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Zero-shot / One-shot Learningに関する資料集

必要になったので。

おおよそ時系列順、専門外なので網羅できてません…。

定義

Zero Shot Learning

主に画像系のタスクに於いて、

複雑な問題(セグメンテーションなど)への教師データ作成のためのアノテーションのコストは増加する傾向にある。

さらに複雑な問題に対しては、教師データの数はさらに少なくなる。

教師データが僅かしかない、もしくは存在しないラベルに対して正確な予測、もしくは未知のラベルであることを予測できるようにする。

one shot learning

関連研究・スライド

2008年

Zero-data Learning of New Tasks

元論文:Larochelle, Hugo, Dumitru Erhan, and Yoshua Bengio. “Zero-data Learning of New Tasks.” AAAI. Vol. 1. No. 2. 2008.

2009年

Zero-Shot Learning with Semantic Output Codes

元論文:Palatucci, Mark, et al. “Zero-shot learning with semantic output codes.” Advances in neural information processing systems. 2009.

Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer

元論文:Lampert, Christoph H., Hannes Nickisch, and Stefan Harmeling. “Learning to detect unseen object classes by between-class attribute transfer.” Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on. IEEE, 2009.

2013年

Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer

Zero shot learning through cross-modal transfer from Roelof Pieters

元論文:Socher, Richard, et al. “Zero-shot learning through cross-modal transfer.” Advances in neural information processing systems. 2013.

DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model

NIPS2013読み会 DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model from Seiya Tokui

元論文:Frome, Andrea, et al. “Devise: A deep visual-semantic embedding model.” Advances in neural information processing systems. 2013.

2014年

Transductive Multi-view Embedding for Zero-Shot Recognition and Annotation

発表資料はなし。 中国語のサイトですが、こちらから入手できます。

元論文:Fu, Yanwei, et al. “Transductive multi-view embedding for zero-shot recognition and annotation.” European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing, 2014.

2016年

ECCV 2016 Tutorial

ECCV 2016でのチュートリアルの資料。 Thomas Mensink氏のページよりダウンロードできます。

Matching Networks for One Shot Learning

Matching networks for one shot learning from Kazuki Fujikawa

元論文:Vinyals, Oriol, et al. “Matching networks for one shot learning.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2016.

Low-shot Visual Recognition by Shrinking and Hallucinating Features

元論文:Hariharan, Bharath, and Ross Girshick. “Low-shot Visual Recognition by Shrinking and Hallucinating Features.”

One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks

Meta-Learning with Memory Augmented Neural Network from Yusuke Watanabe

元論文:Santoro, Adam, et al. “One-shot learning with memory-augmented neural networks.” arXiv preprint arXiv:1605.06065 (2016).

Zero-Shot Learning of Intent Embeddings for Expansion by Convolutional Deep Structured Semantic Models

ポスターをこちらで閲覧できます。

元論文:Chen, Yun-Nung, Dilek Hakkani-Tür, and Xiaodong He. “Zero-shot learning of intent embeddings for expansion by convolutional deep structured semantic models.” Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016.




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