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

最新推荐文章于 2022-01-16 20:20:18 发布
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震

【零样本学习】A Generative Adversarial Approach for Zero-Shot Learning from Noisy Texts
x124612的博客
10-30 1683
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 1005
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...
[CVPR 2019] Gradient Matching Generative Networks for Zero-Shot Learning
一亩高粱
09-19 1949
基于梯度匹配的生成网络
ZstGAN: An Adversarial Approach forUnsupervised Zero-Shot Image-to-Image Translation
Joselynzhao
10-24 1245
ZstGAN: An Adversarial Approach forUnsupervised Zero-Shot Image-to-Image TranslationAbstractIntroductionMethodsProblem FormulationArchitectureReference Abstract In this work In this workwe, we propose...
迁移学习之零次学习最新研究综述 | 前沿
TensorFlowNews
06-05 2874
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，...
（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
（十：2020.08.28）CVPR 2018 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 7724
CVPR 2018 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）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979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。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
CVPR2018下载+CVPR2018论文百度云+2018CVPR论文下载+2018CVPR百度云
王博（Kings）的博客
06-25 5265
链接：https://pan.baidu.com/s/1QUXtDp5RQVNx-R55TkL13Q 提取码：
迁移学习总结(One Shot Learning, Zero Shot Learning)
热门推荐
XJTU_NOC_Wei的博客
09-05 1万+
目录目录 迁移学习 综述 Source Data 与Target Data 都有标签 Fine-tuning Multitask Learning Source Data 有标签Target Data 没有标签 Domain-adversarial training Zero-shot LearningSource Data没有标签 Target Data 有标签 Self-taught Learn
Gan-based zero-shot learning 论文整理
anlaiji6783的博客
08-23 597
1 Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning Suffering from the extreme training data imbalance between seen and unseen classes, most ofexisting state-of-the- art approaches fail to achi...
结合GAN的零次学习（zero-shot learning）
idol24的博客
04-25 1728
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！零次学习（zero-shot learning）众所周知，深度学习的崛起依赖于大量的训练样本；监...
Multi-Cue Zero-Shot Learning with Strong Supervision阅读笔记CVPR2016收录
不会讲段子的正能量小王子
06-25 2180
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1603.08754.pdf 该论文被CVPR2016收录。当时，zero-shot learning的方法中，最好的依然是依靠着人工标注的属性。本文作者希望能够突破这一现状，利用网上多样的非结构化的文本数据实现全自动的算法，并且得到较好的效果。利用外部文本数据（如wikipedia语料库）的方法可以被称为利用附加数据的方法，这类方法的优点是
[NIPS 2018] Generalized Zero-Shot Learning with Deep Calibration Network
一亩高粱
11-05 2315
清华大学，龙明盛。
零样本学习近年文献总结
qq_40163276的博客
01-16 2181
Zero-Shot Learning 该文作者总结了近些年在零样本领域的一些研究文章、开源代码以及相关项目。 介绍 具体内容可以访问我的github（hch-xmu），本人最近也在开始做零样本领域的研究，国内进行相关的研究我发现尚且不多，尤其是应用方面的，当然本人菜鸡一个，如果有志同道合的道友，欢迎来骚扰。 https://github.com/hch-xmu/awesome-zero-shot-learning 原作者访问网站也放下面了 https://github.com/sbharadwajj/
Matching Networks for One Shot Learning 解读
追随梦想，实现梦想
09-27 8235
阅读原文点我 Abstract In this work, we employ ideas from metric learning based on deep neural features and from recent advances that augment neural networks with external memories. Our framework learns...
深度树学习用于Zero-shot人脸的反欺诈（文末论文）
gzq0723的博客
06-30 1838
【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸发欺诈技术。今天主要会讲解13种欺骗攻击中的ZSFA（Zero-Shot FaceAnti-spoofing）问题，...
zero-shot：基于对抗生成网络的零样本学习
qq_21157073的博客
07-08 2449
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 Generalized Zero-Shot Learning ...
Matching Networks for One Shot Learning 论文笔记
qq_30146937的博客
03-17 482
前言 人类可以从很少的样本中获取新的概念，比如一个小孩儿能从书中的一张图片知道什么是长颈鹿。但是对于深度学习系统来说，要学习一个新的类别需要成百上千的样本。因此对one-shot learning的研究就变得非常重要。什么是one-shot learning呢？也就是让系统能从很小一部分的带标记的样本中学习一个新类别。 深度学习一般需要较大型的数据集，当数据集变小时，会产生过拟合问题，数据增强和正...
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 ...
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