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

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原创 最新推荐文章于 2026-02-25 12:01:49 发布 851 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【零样本学习】A Generative Adversarial Approach for Zero-Shot Learning from Noisy Texts 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... 阅读详情

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【零样本学习】A Generative Model For Zero Shot Learning Using Conditional Variational Autoencoders 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... 阅读详情

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