其实Zero/One-shot learning都属于transfer learning,要点在于先学到好的X->Y的关系,希望能应用到其他问题上。 同意之前的答案,以下可能是这两个词第一次出现的paper: Zero-shot Learning; http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/theo-73/www/papers/zero-shot-learning.pdf One-shot Learning: http://visio...
鉴于上述假设,作者认为,可以学习一个所有事件类型(seen + unseen)共用的类型语义映射,同时学习一个所有事件描述的语义映射,来将两者映射到同一个语义空间进行相似性计算;当一个新的事件类型(unseen)被定义时,不需要新的该类型的数据标注,就可以对该类型的Mention进行分类。论文实验结果表明,这种Zero-Shot的方法达到了...
Zero-shot learningDeep learningExisting image search engines, whose ranking functions are built based on labeled images or wrap texts, have poor results on queries in new, or low-frequency keywords. In this paper, we put forward the zero-shot transfer learning (ZSTL), which aims to transfer ...
Zero-shot学习是指在一个任务中没有使用过的类别或关系可以通过模型的知识进行预测。在自然语言处理中,Zero-shot学习通常涉及将预训练的模型应用于新的任务,而无需在新任务上进行额外的训练。 3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 在本节中,我们将详细讲解预训练模型、transfer learning、fine-tuni...
4、零例学习(Zero-Shot Learning)或零数据学习(Zero-data Learning) 零例学习是迁移学习/Domain Adaptation的一个特例。source domain存在带标签的数据,模型在source domain训练好之后,因为在第一阶段的学习已经可以很好分离类别,模型迁移到target domain直接可以使用,不需要任务target domain的标记样本去调整模型参数。sou...
零次学习(Zero-Shot Learning,ZSL)的基本原理是通过学习已知类别和语义描述之间的映射,从而理解并识别新的、未曾见过的类别。 在许多ZSL模型中,我们需要一种方式来表示类别的语义信息,这通常是通过所谓的属性向量或者类别嵌入向量实现的。 以下是一个简化的版本的ZSL的一般过程: ...
Transductive Multi-View Zero-Shot Learning Most existing zero-shot learning approaches exploit transfer learning via an intermediate semantic representation shared between an annotated auxiliary dat... Y Fu,TM Hospedales,T Xiang,... - 《IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence》 被...
在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功。为了“多快好省”地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。
1.介绍zero-shot learning 出现的原因: 告诉人,新的物体具有的各种属性,人就可以找到具有这些属性的新物体。当然做到这个的前提是,这些属性是人已经学习得到。 2.Zero-shot learning的两个步骤 训练阶段获取属性 推理阶段得到新样本的类别 3.作者提出的方法 ...
这是今年CPVR2020 一篇关于超分辨率的论文。这篇文章的创新点在于它将零次学习 (Zero-Shot Learning)和元转换学习(Meta Transfer Learning)进行结合,提出了新的超分算法 MZSR 。 ZSSR最早被提出,将图像内部学习用于图像超分辨率。它能够很好地学习图像内部的先验信息,从而利用这些内部信息恢复图像高频信息。由于 ZSSR ...