最近因为比赛的原因看了一些关于Zero Shot Learning (ZSL)的论文，总的来说这个方向还是有一些前人的工作的，不过有些内容个人觉得确实有些不太靠谱和跑偏，找了两篇我个人认为思路比较清晰和实用的论文，在这里介绍...
”零样本学习“ 的搜索结果
Zero-Shot Learing零样本学习数据集分享（GoogleNet 提取）-附件资源
最近发现一个简单好用的ZSL算法Relational Knowledge Transfer for Zero Shot ...DeepLearning | Zero Shot Learning 零样本学习（扩展内容、模型、数据集） DeepLearning | Zero Shot Learning 零样本学习 这篇...
视觉空间与语义空间相互生成并利用循环一致损失 Generative Dual Adversarial Network for Generalized Zero-shot Learning Generative Model with Semantic Embedding and Integrated Classifier for ...
什么是零样本学习？ 零样本学习是AI识别方法之一。简单来说就是识别从未见过的数据类别，即训练的分类器不仅仅能够识别出训练集中已有的数据类别，还可以对于来自未见过的类别的数据进行区分。这是一个很有用的功能...
通过这些数据，GLIP学习到了丰富的视觉概念和语义信息，比如什么是“猫”，它们长什么样，常出现在哪些场景中，以及如何根据不同的描述（例如“黑色的猫”）来识别和定位具体的对象。比如，当GLIP遇到一个它在预训练...
以下整理了NIPS 2019零样本学习(Zero-Shot Learning)相关的论文供大家学习收藏—零样本知识迁移、Transductive ZSL、多注意力定位、ZSL语义分割、对偶对抗语义一致网络。
零样本图像分类第一篇！
Zero-Shot Learing问题数据集分享（GoogleNet 提取） 提供几个最常用的Zero-Shot Learning的数据集，均为GoogleNet提取的图片特征，引用相应数据时，请注意对应作者的引用说明。 AwA: ... ... ...
论文读后感 ： Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm
一、简介最近偶然间看到一篇解读CVPR中Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning这篇论文（https://arxiv.org/abs/1711.06025）的...大家都知道，近年来深度学习之所以取得如此大的成功，主要在...
本文是发表在AAAI2020上的一篇基于生成对抗网络进行知识图谱零样本关系学习的文章。在知识图谱表示学习（KG Embedding）的相关工作中，会出现一些未在训练数据集中出现过的关系（即 zero-shot relations），由于...
零样本学习（相关网站）
标签： ZSL
1、零样本学习原理介绍 https://blog.csdn.net/Liangjun_Feng/article/details/82026574 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34656727?spm=5176.9876270.0.0.3430e44aQUtl4x 内容概要： 1）零样本学习 Zero...
原文链接：Few-Shot Learning (FSL): What it is & its Applications
论文笔记整理：耿玉霞，浙江大学直博生。研究方向：知识图谱，零样本学习等。来源：AAAI2020论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.02332.pdf本文...
迁移学习和零样本学习是两种非常有前景的人工智能技术，它们在现实生活中的应用也越来越多。迁移学习主要是在已经训练好的模型上进行微调，以适应新的任务，而零样本学习则是在没有标签的数据上进行学习，从而实现...
zero-shot learning顾名思义即是对某（些）类别完全不提供训练样本，也就是说没有标注样本的迁移任务被称为零次学习。zero-shot learning是为了能够识别在测试中出现，但是在训练中没有遇到过的数据类别，可以说是...
梳理一下关于少样本学习（如few-shot learning）、零样本学习（zero-shot learning）、单样本学习（one-shot learning）中的support set和query set的概念，以及为何测试集中会涉及到“unseen”（未见过）的新类。
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