本文将介绍零样本学习、一次样本学习和样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生，它们旨在解决这个问题。
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2023-06-17 13:01:13
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在 迁移学习 中，由于传统深度学习的 学习能力弱，往往需要 海量数据 和 反为： Zero-shot ...
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2023-03-18 10:17:03
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结合强化学习的零样本学习是目前机器人应用的一个热门方向。==》alpha go-》alpha zero。因为有现实世界的反馈。 这
本文介绍了一种新的方法用于检测大型语言模型（LLM）生成的幻觉文本，特别是通过区分三种类型的幻觉：对齐（aligned）、错位（misaligned）和捏造（fabricated）。现有的检测方法未能有效区分不同类型的幻觉，导致检测性能不足。为此，作者提出了一种“幻觉推理”（hallucination reasoning）任务，并设计了一种零样本方法，能够在没有外部知识、数据集标签或模型微调的情况
CLIP的四亿数据集预训练过程中，是见到过“platypus”这个词汇的； 四亿数据集中可能没有“鸭嘴兽图片”，但是我们输入的鸭嘴兽图片会有部分特征与预训练过程中大量大量图片中的部分特征相似，比如说鸭嘴兽有尖嘴，预训练过的鸡鸭也有尖嘴，尖嘴的特征就被学习到了。 所以预训练过程大量大量的数据中，见到的 ...
论文解读：Finetuned Language Models Are Zero-shot Learners简要信息：序号属性值1模型名称Instruction-tuning2发表位置20213所属领域自然语言处理、预训练语言模型4研究内容预训练语言模型、多任务学习5核心内容instruction, prompt6GitHub源码https://github.com/google-researc
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2022-12-22 03:13:04
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1. 摘要 大量的高光谱数据收集起来比较困难，所以作者提出了一种自监督策略，可以从一张退化图像构建出训练数据来训练一个去噪网络而不需要任何干净数据。 另外，高光谱图像的光谱波段数一般比较多，计算负载较大，因此作者引入深度可分离卷积来实施去噪，既能捕获高光谱图像的结构先验又能减小模型复杂性。 2. 方
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2021-06-17 11:33:59
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零样本学习是一种机器学习的问题设置，其中模型可以对从未在训练过程中见过的类
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2023-06-03 06:45:20
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本研究探讨了通过人类编写的指令，在现实世界文档上完成各种视觉文档理解（VDU）任务的问题，例如问答和信息提取。为此，我们提出了InstructDoc，这是第一个大规模的集合，包含30个公开可用的VDU数据集，每个数据集都有多种指令，采用统一格式，涵盖了12个不同的任务，并包括开放的文档类型/格式。此外，为了提高VDU任务的泛化性能，我们设计了一个新的基于指令的文档阅读和理解模型InstructDr，通过一个可训练的桥接模块将文档图像、图像编码器和大型语言模型（LLMs）连接起来。
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2024-03-22 12:41:35
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Zero-shot Point Cloud Segmentation by Transferring Geometric Primitives通过转移几何基元进行零样本点云分割摘要在本文中，我们研究了归纳式零样本点云语义分割，在训练期间，未见过的类别标签是不可用的。实际上，三维几何元素是推理三维物体类型的重要线索。如果两个类别有相似的几何基元，它们也有相似的语义表示。基于这种考虑，我们提出了一个新
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2023-11-04 00:27:53
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通过将时间序列编码为数字组成的字符串，我们可以将时间序列预测当做文本中下一个 token预测的框架。通过开发这种方法，我们方法。
零次学习（zero-shot learning）众所周知，深度学习的崛起依赖于大量的训练样本；监...
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2021-07-18 16:36:35
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TitanFuzz 论文深度学习库首个直接利用大语言模型
在现代软件工程中，需求分析是保证软件系统功能完整性与质量的核心环节。软件需求通常以自然语言形式描述，包括功能性需求和非功能性需求两类。功能性需求明确系统应完成的具体任务或操作，而非功能性需求则涉及性能、安全、可用性等约束。准确地将需求文本划分到对应类别，是软件开发、测试规划和项目管理的前提。错误或遗漏的需求分类不仅可能导致设计偏差和测试覆盖不足，还会增加项目成本，延长开发周期。传统的软件需求分类方
LawsonAbs带你读《zero-shot word sense ...》一句话总结本文：结合KG知识，将离散的sense 标注信息更改为使用embedding来训练模型，从而得到更好的泛化效果。
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2021-07-07 15:18:22
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在人工智能领域，2022年以来，大语言模型（LLM）展现出的一系列惊人能力引发了广泛关注。其中最令人着迷的现象之一，就是**涌现能
