A Generative Adversarial Approach for Zero-Shot Learning from Noisy Texts

最新推荐文章于 2025-11-15 10:04:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-15 10:04:14 发布 · 835 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

由于提供的内容仅为一个‘震’字，缺乏足够关键信息，无法生成有效摘要。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
震

【零样本学习】A Generative Adversarial Approach for Zero-Shot Learning from Noisy Texts
x124612的博客
10-30 1690
Abstract 大多数现有的ZSL方法是visual semantic embedding的思路。本文利用GAN从文本描述中想象unseen class，从而识别unseen class。具体来说，我们提出了一个简单而有效的生成模型，该模型将unseen class(例如wikipedia文章)的文本描述（通常有噪声）作为输入，为其生成视觉特性。ZSL问题转化为传统分类问题。此外，为了保持生成特...
【零样本学习】A Generative Model For Zero Shot Learning Using Conditional Variational Autoencoders
x124612的博客
10-30 1015
Motivation Zero shot learning假设虽然没有不能得到unseen class的图像，但是可以获得unseen class的语义信息（属性信息或者文本描述等），所以ZSL的研究有助于理解语言概念如何很好地转化为视觉信息。 倘若某个类别能够被语义向量准确地表示，那么ZSL问题就可以看作寻找语义向量和图像视觉特征之间的关系。现有的大多数ZSL方法就是学习图像视觉空间到语义空间的...
零样本学习（Zero-Shot Learning）详细说明
最新发布
qq_45821285的博客
11-15 800
不是教模型记住所有类别，而是教模型理解语义教小孩认水果：传统方法（死记硬背）：- 苹果长这样 ✅- 香蕉长这样 ✅- 橙子长这样 ✅遇到新水果（芒果）→ 不认识 ❌零样本方法（理解概念）：- 苹果：圆形、红色、有果柄- 香蕉：长条形、黄色、可剥皮- 橙子：球形、橙色、有纹理遇到新水果（芒果）→ 看描述："椭圆形、黄色、有大核"→ 虽然没见过，但理解了"形状"、"颜色"等概念→ 可以识别！✅标准分类教模型记住89个类别→ 只能识别这89个类别→ 遇到新类别就不认识了零样本学习。
Zero-Shot Learning零样本学习 入门 基本概念
River_J777的博客
12-19 2075
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
Zero-Shot, One-Shot, and Few-Shot Learning概念介绍
weixin_42010722的博客
06-13 1万+
本文将介绍零样本学习、一次样本学习和少样本学习的概念，它们使得机器学习模型能够在仅有有限数量的示例情况下对对象或模式进行分类和识别。在机器学习中，我们通常需要大量的训练数据来训练模型，以便它能够准确地识别和分类新的输入。然而，在现实世界中，获取大规模标记数据集可能是昂贵和耗时的。因此，零样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生，它们旨在解决这个问题。
Zero-shot Learning学习笔记
爱学习爱运动的专栏
11-01 967
Zero-shot Learning学习笔记
迁移学习之零次学习最新研究综述 | 前沿
TensorFlowNews
06-05 2927
特约作者 : Innse 最近看了一段时间零次学习系列的文章，这里介绍一些代表性的论文，算是对这段时间学习的一个总结，前方公式高能，有点长，为了阅读顺畅我会尽量减少一些公式并且尽量解释这些式子，想看完整推导过程的可以自己找原文来看，可能会有理解错误的地方，欢迎指正。 0. 什么是零次学习？ 这个问题基本上在每篇零次学习的论文中的引言里都会介绍一遍，这里简单说一下。在零次学习（ZSL）中，...
零样本学习公开代码整理
Shawn
12-09 6981
2018_CVPR_Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs [code] 2018_CVPR_Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning [code] 2018_CVPR_A Generative Adversarial App...
零样本或少样本相关论文、数据集、代码、资源整理分享
lqfarmer的博客
12-28 3111
零样本学习（Zero-Shot Learning）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，使得计算机能够具有知识迁移的能力，并无需任何训练数据，很符合现实生活中海量类别的存在形式。 在传统图像识别任务中，训练阶段和测试阶段的类别是相同的，但每次...
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
zero-shot, one-shot和few-shot
薰珞婷紫小亭子的博客
07-05 1万+
zero-shot, one-shot和few-shot
Zero Shot | 一文了解零样本学习
热门推荐
zenRRan的博客
01-11 2万+
每天给你送来NLP技术干货！来源｜知乎 作者｜恒大大地址｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/142057964报道｜人工智能前沿讲习网上有一些关于零样本学习的讨论...
零次学习（Zero-Shot Learning）
HelloWorld的博客
05-24 2745
这可以通过多种方式实现，例如，可以训练一个神经网络，使得同一类别的样本的特征在类别嵌入空间中尽可能接近，而不同类别的样本的特征在类别嵌入空间中尽可能远离。请注意，这只是ZSL的一个非常简化的版本，实际的ZSL模型可能会考虑更复杂的情况，例如类别间的关系，或者使用更复杂的映射函数等。我建议你在阅读这些论文的同时，也查阅一下他们的引用文献，以了解更多相关的工作。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。
入门必读 | 超详细的零次学习（Zero-Shot Learning）入门
CV_Autobot的博客
12-14 3601
作者|两太阳的栗子社长 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34656727点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群零次学习（zero-shot learning）基本概念 每次在实验室做工作汇报的时候，总会把ZSL的基本概念讲一遍，但是每次的效果都不是很好，工作都讲完了，...
Zero-Shot、One-shot、Few-Shot 的简介
TFATS的博客
09-20 5196
所以模型需要知道的信息是马的样本、老虎的样本、熊猫的样本和样本的标签，以及关于前三种动物和斑马的描述。”然后，爸爸给小明安排了一个任务，让他在动物园里找一种他从没见过的动物，叫斑马，并告诉了小明有关于斑马的信息：“斑马有着马的轮廓，身上有像老虎一样的条纹，而且它像熊猫一样是黑白色的。如今十分火热的纯监督模型往往需要足够多的样本才能训练出足够好的模型，并且用熊猫训练出来的分类器，只能对熊猫进行分类，其他物种都无法识别，也无法进行特征的综合推理，这样的模型功能还有待完善。
Zero shot learning
qq_51143009的博客
12-02 3401
Zero shot learning 主要考察的问题是如何建立语义和视觉特征的关系（视觉特征一般用预训练好的CNN提取特征，不再进行fine-tine） 为了预测从未在训练集上出现的目标种类，仿照人的思维迁移，能根据某些特征描述（他和谁长得像，有点类似于科学家第一次看见鸭嘴兽的感觉），猜测一个从未见过的目标种类。 Zero shot learning:假设斑马是未见过的类别，但根据描述和过去知识的印象即马（和马相似）、老虎（有条纹）、熊猫（颜色）相似进行推理出斑马的具体形态，从而能对新对象进行辨认。 零
一文带你看懂Zero-shot, One-shot和Few-shot的区别 ！
qq_45913945的博客
04-18 3240
机器学习按样本量需求分为传统监督式学习、Zero-shot Learning、Few-shot Learning、One-shot Learning。传统监督式学习依赖海量数据反复训练；Zero-shot Learning 无需任务示例，借助预训练知识预测，能应对类别失衡与长尾分布；Few-shot Learning 旨在让模型学会辨别事物异同，凭借小数据集（Support set）辅助判断新类别；One-shot Learning 是 Few-shot Learning 的特殊情况，每类仅有一个样本。后三
什么是零次学习（zero-shot Learning）篇一
DavenDW
08-14 1万+
最近再进行Zero-Shot Learning关于知识图谱嵌入的研究，这篇文章开始将会从调研Zero-Shot Learning开始逐步记录整个类似问题做知识嵌入的研究过程。 本章80%翻译自一个公开的科学散记 也有本小弱观看去年CVPR的tutorial的个人见解，更多思考会在之后详细说明。 Introduction 在过去的几十年里，机器变得更加智能，但如果没有将机器所见训练...
RAG多查询结果融合策略
hh051020的博客
03-24 1080
本文介绍了RAG融合策略及其核心算法RRF（倒排序排名算法）。针对多查询重写策略在文档合并时未考虑权重和数量的问题，RAG融合通过重新排序和去重优化检索结果。RRF算法通过文档排名倒数的加权计算实现融合排序，其中k=60为经验值，能平衡高排名和低排名文档的重要性。文章提供了RRF的Python实现代码，并展示了如何在LangChain中通过继承MultiQueryRetriever类实现RAG融合检索器，最终输出TopK个优化后的文档结果。
Generative Adversarial zero-shot
04-06
Generative Adversarial zero-shot learning combines these two techniques to generate new data samples for unseen objects or concepts. The generator network is trained to generate samples for unseen ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值