Människor har en imponerande förmåga att resonera om nya begrepp och erfarenheter från bara ett exempel. I synnerhet, människor har en förmåga till en enstaka generalisering: en förmåga att stöta på ett nytt koncept, förstå dess struktur, och sedan kunna generera övertygande alternativa variationer av konceptet. Vi utvecklar maskininlärningssystem med denna viktiga kapacitet genom att utveckla nya djupa generativa modeller, modeller som kombinerar den representationella kraften i djupinlärning med den inferentiella kraften i Bayesian resonemang. Vi utvecklar en klass av sekventiella generativa modeller som bygger på principerna för återkoppling och uppmärksamhet. Dessa två egenskaper leder till generativa modeller som är bland toppmoderna i densitetsuppskattning och bildgenerering. Vi demonstrerar våra modellers en-shot generalization förmåga med hjälp av tre uppgifter: villkorslös provtagning, generera nya exemplars av ett givet koncept, och generera nya exemplars av en familj av begrepp. I samtliga fall våra modeller kan generera övertygande och olika prover ha sett nya exempel bara en gång presentera en viktig klass av general-purpose modeller för en-shot maskininlärning.
REF drar nytta av de djupa generativa modellerna för att ge en metod för att producera liknande bilder som en given bild.
One-Shot Generalization in Deep Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}