组会所讲内容（论文/知识）

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本文回顾了从2013年至2019年间的多项视觉与语言嵌入模型研究，包括DeViSE、Generative Dual Adversarial Network、Generative Adversarial Text-to-Image Synthesis等，探讨了文本图像嵌入、零样本学习、迁移学习及多模态表示等前沿技术。

组会所讲内容（论文/知识）
时间	内容	要点
2019/07/17	DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model	(谷歌)文本图像嵌入表示[NIPS2013]
2019/07/17	Learning Deep Representations of Fine-Grained Visual Descriptions	(马普所)兼容函数[CVPR2016]
2019/08/27	回归、逻辑回归、K-MEANS/DBSCAN、多模态、迁移学习	知识点讲解
2019/08/29	Generative Dual Adversarial Network for Generalized Zero-shot Learning	(字节跳动)CVAE+GZSL+xlsa[CVPR2019]
2019/09/11	Generative Adversarial Text to Image Synthesis(组会未讲)	(马普所)文-图+风格迁移+GAN[ICML2016]
2019/09/27	Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning	(马普所)f-clswgan+生成特征+xlsa[CVPR2018 ]
2019/09/20	Learning Discriminative Latent Attributes for Zero-Shot Classifification(张思颖组会)	(计算所山世光)LAD学习潜在字典，通过属性将可见类与未见类结合，MATLAB实现，混淆矩阵、条形图、tsne