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ゆるふわめも

in Kyoto or Tokyo

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

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

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

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

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.