Zero-shot learning 零样本学习(Zero-Shot Learning)是一种能够在没有任何样本的情况下学习新类别的方法。通常情况下,模型只能识别它在训练集中见过的类别。但通过零样本学习,模型能够利用一些辅助信息来进行推理,并推广到从未见过的类别上。这些辅助信息可以是关于类别的语义描述、属性或其他先验知识。如下例:模型学习...
一种方法是降低模型对有标签数据的依赖,这就是零样本学习(Zero-Shot Learning)背后的动机,通过这种学习方式,模型会学习如何对它以前从未见过的类别进行分类,从而达到让模型识别出它以前从未见过的东西的效果。 在动物分类的例子中,即使模型在训练过程中从来没有见过"熊猫 "的标签示例,它也能预测上图右下角的图像是 ...
《什么是One/zero-shot learning? - 知乎》 O什么是One/zero-shot learning? - 知乎 û收藏 49 9 ñ24 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...AI博主 3 公司 北京邮电大学 Ü 简介: 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 商务合作 QQ:1289468869 Email...
思想简记 主要是建立了SAE(Semantic AutoEncoder),通过引入重构思想来解决domain shift problem。 作者对于问题的入受点,使用的是Zero-shot learning。因此给出了关于可见类(seen classes)和不可见类(unseen classes)的定义。我这里真的只是介绍实验的手法,相关细节可移步。这位知乎大佬写的很细,包括推导。 传统的重构...
zeroshotlearning 8月31日 11:48 来自三星android智能手机 转发微博 @毅马当闲 O香港大学马毅:如何理解智能的本质? 最近在知乎组织的一个活动上的分享。 智能应该是一个严谨的科学与数学的问题。 香港大学马毅:如何理解智能的本质? 在深圳举行。知乎邀请众多 AI 行业从业者、专家、学者齐聚...
转载自知乎 导语:这篇zero-shot learning(ZSL)的入门性的文章,目的是为了帮助完全没有接触过这方面,并有些兴趣的同学,能在较短的时间对ZSL有一定的认识,并且对目前的发展情况有一定的把握。在需要指出的是,无论是论文笔记,还是总结性的读物,都包含了作者自己的理解和二次加工,想要做出好的工作必定需要自己看论文...
零样本学习新进展:使用鉴别性特征实现零样本识别 ZSL 零样本学习(zero-shot learning, ZSL)详见郑哲东在知乎中的回答。它的目标是通过训练阶段从已见类别中学习到的知识,来识别未见类别。 本文亮点:对人类定义属性进行扩充,学习了隐含属性。 Abstract 摘要:零样本学习(ZSL)的目标是通过学习图像表示和语义表示之间的嵌...
[CVPR 2018]Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
很久没有更文章了,主要是没有找到zero-shot learning(ZSL)方面我特别想要分享的文章,且中间有一段时间在考虑要不要继续做这个题目,再加上我懒 (￢_￢),所以一直拖到了现在。 最近科研没什么进展,就想着写一个ZSL的入门性的文章,目的是为了帮助完全没有接触过这方面,并有些兴趣的同学,能在较短的时间对ZSL有...
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: ...