一.介绍 在传统的分类模型中,为了解决多分类问题(例如三个类别:猫.狗和猪),就需要提供大量的猫.狗和猪的图片用以模型训练,然后给定一张新的图片,就能判定属于猫.狗或猪的其中哪一类.但是对于之前训练图片未出现的类别(例如牛),这个模型便无法将牛识别出来,而ZSL就是为了解决这种问题.在ZSL中,某一类别在训练样本中未出现,但是我们知道这个类别的特征,然后通过语料知识库,便可以将这个类别识别出来. zero-shot learning的一个重要理论基础就是利用高维语义特征代替样本的低维特征,使得训…

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摘要:人工智能在数据密集型应用中取得了成功,但它缺乏从有限的示例中学习的能力.为了解决这一问题,提出了少镜头学习(FSL).利用先验知识,可以快速地从有限监督经验的新任务中归纳出来.为了全面了解FSL,我们进行了一项调查研究.我们首先要澄清对FSL的正式定义.进而得出不可靠经验风险最小化是FSL的核心问题.基于如何利用先验知识来处理核心问题,我们将不同的FSL方法分为三类:数据利用先验知识来增加监督经验,模型利用先验知识来约束假设空间,算法利用先验知识改变对假设空间中最优假设参数的搜索.在这种统…

集成学习,又称为“多分类器系统”(multi-classifier system).“基于委员会的学习”(committee-based learning)等.基本的想法是结合多个学习器,获得比单一学习器泛化性能更好的学习器. 根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致可分为两大类: 序列化方法:个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成,代表是Boosting: 并行化方法:个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成,代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 一.利用Ho…

很久没有更文章了,主要是没有找到zero-shot learning(ZSL)方面我特别想要分享的文章,且中间有一段时间在考虑要不要继续做这个题目,再加上我懒 (￢_￢),所以一直拖到了现在. 最近科研没什么进展,就想着写一个ZSL的入门性的文章,目的是为了帮助完全没有接触过这方面,并有些兴趣的同学,能在较短的时间对ZSL有一定的认识,并且对目前的发展情况有一定的把握. 在此之前,需要提到的是:无论是论文笔记,还是总结性的读物,都包含了作者自己的理解和二次加工,想要做出好的工作必定需要自己看论文…

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式…

Multi-attention Network for One Shot Learning 2018-05-15 22:35:50  本文的贡献点在于: 1. 表明类别标签信息对 one shot learning 可以提供帮助,并且设计一种方法来挖掘该信息: 2. 提出一种 attention network 来产生 attention maps  for creating the image representation of an exemplar image in novel class…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 到现在…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. AdaBoo…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 如果读…