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.
