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J-GLOBAL ID：201702232401229308   整理番号：17A1773400

識別的意味表現学習を用いた0ショット分類【Powered by NICT】

Zero-Shot Classification with Discriminative Semantic Representation Learning

著者 (2件)： Ye Meng ,  Guo Yuhong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 5103-5111  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソース及びターゲットドメインは互いに素なラベル空間を持つ教師なしドメイン適応化の特別な場合,零ショット学習は,コンピュータビジョンの分野でますます普及してきた。本論文では,識別型スパース非負行列因数分解に基づく新しい零ショット学習法を提案した。提案されたアプローチは,非負スパース行列因数分解を介した二領域にわたる一般的な高レベル意味論的成分のセットを同定することを目的とする,属性ベースラベル表現ベクトルに沿った識別的であることをこの共通コンポーネントベース空間における画像の表現ベクトルを強化した。例の学習表現ベクトルに含まれる整列した意味情報を完全に利用するために,標的領域における未知クラスからのラベル無しインスタンスを分類するためのラベル伝搬ベース試験法を開発した。四標準零ショット学習画像データセット上で実験を行い,最先端の零ショット学習法への提案した方法を比較した。経験的結果は,提案したアプローチの有効性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 透視図法 ,  コンピュータビジョン ,  画像 ,  *粒状材 ,  スパース行列 ,  因数分解 ,  *学習 ,  意味論 ,  ベクトル
準シソーラス用語： ラベル伝搬 ,  意味情報 ,  非負行列因子分解 ,  適応化 ,  互いに素 ,  *意味表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 識別 ,  意味表現 ,  学習 ,  ショット ,  分類