Vi presenterar ett enkelt generativt ramverk för att lära sig förutsäga tidigare osedda klasser, baserat på uppskattning av klassattributerade klassvillkorade fördelningar. Vi modellerar varje klassvillkorad fördelning som en exponentiell familjefördelning och parametrarna för fördelningen av varje sedd/osedd klass definieras som funktioner för respektive observerade klassattribut. Dessa funktioner kan endast läras med hjälp av synliga klassdata och kan användas för att förutsäga parametrarna för den klassvillkorade fördelningen av varje osynlig klass. Till skillnad från de flesta befintliga metoder för noll-shot-inlärning som representerar klasser som fasta inbäddningar i någon vektorrymd, representerar vår generativa modell naturligt varje klass som en sannolikhetsfördelning. Det är enkelt att genomföra och gör det också möjligt att utnyttja ytterligare omärkta data från osedda klasser för att förbättra uppskattningarna av deras klassvillkorade distributioner med hjälp av transduktivt/halvövervakat lärande. Dessutom sträcker det sig sömlöst till få ögonblicks lärande genom att enkelt uppdatera dessa distributioner när de förses med ett litet antal ytterligare märkta exempel från osedda klasser. Genom en omfattande uppsättning experiment på flera referensdatauppsättningar visar vi hur effektivt vårt ramverk är.
Verma m.fl. REF-modellen för varje klassvillkorad distribution som en Gaussisk distribution vars parametrar är inlärda av sedda klasser.
A Simple Exponential Family Framework for Zero-Shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}