Ett spännande resultat av forskning i skärningspunkten mellan språk och vision är nollshot-inlärning (ZSL). ZSL lovar att skala visuellt igenkännande genom att låna distribuerade semantiska modeller som lärt sig från språklig korpora och förvandla dem till visuella igenkännande modeller. Men de populära ordvektorerna DSM är relativt utarmade i sin uttrycksfullhet när de modellerar varje ord som en enda vektorpunkt. I den här artikeln utforskar vi orddistributionsinbäddningar för ZSL. Vi presenterar en visuell-språklig kartläggning för ZSL i det fall där både ord och visuella kategorier representeras av distributioner. Experiment visar förbättrade resultat för ZSL-riktmärken på grund av detta bättre utnyttjande av intrakonceptvariabilitet i varje modalitet
REF lär sig en multimodal kartläggning där klass- och bildinbäddningar av kategorier båda representeras av Gaussiska distributioner.
Gaussian Visual-Linguistic Embedding for Zero-Shot Recognition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}