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本文内容来自对论文ASurveyofZero-ShotLearning:Settings,Methods,andApplications的理解和整理，这里省去了众多的数学符号，以比较通俗的语言对零样本学习做一个简单的入门介绍，用词上可能缺乏一定的严谨性。
Zero-ShotLearning论文学习笔记（第三周）FeatureGeneratingNetworksforZero-ShotLearning原文链接：摘要算法简介：使用GAN在特征空间生成数据的原因1.f-GAN2.f-WGAN3.f-CLSWGAN实验1.f-CLSWGAN模型在ZSL和GZSL任务上的性能。数据集简介...
【读论文】ScalableZero-shotEntityLinkingwithDenseEntityRetrieval系统简称：BLINK发表会议：EMNLP2020研究领域：实体链接（实体候选生成与消歧，不包括mention识别）
1、简介见过和没见过的类别都要提供类别描述信息（比如用户定义的属性标注、类别的文本描述、类别名的词向量等）；某些描述信息是各个类别共有的。这些描述信息通常被称为辅助信息或语义表征。典型ZSL方法的一个通用假设是：存在一个共有的嵌入空间，其中有一个映射函数：定义这个...
本文内容来自对论文ASurveyofZero-ShotLearning:Settings,Methods,andApplications的理解和整理，这里省去了众多的数学符号，以比较通俗的语言对零样本学习做一个简单的入门介绍，用词上可能缺乏一定的严谨性。
Zero-ShotLearning论文学习笔记（第三周）FeatureGeneratingNetworksforZero-ShotLearning原文链接：摘要算法简介：使用GAN在特征空间生成数据的原因1.f-GAN2.f-WGAN3.f-CLSWGAN实验1.f-CLSWGAN模型在ZSL和GZSL任务上的性能。数据集简介...
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