基于自编码器的零样本学习方法研究进展

• 作者: 孙频捷 左劼 杨晨曦
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 零样本学习 自编码器
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 字数: 4076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.01.011

摘要

零样本学习不需要额外的样本标注以及训练数据,便能有效地扩展模型识别能力,这个特点使之成为一个热门而实用的研究领域.近年来,基于自编码器的零样本学习方法不仅能有效解决映射域偏移问题,更是在分类、识别等任务上带来精度的显著提升,这引起学者们的广泛关注.通过对自编码器应用到零样本学习上的方式进行分析归纳,为基于自编码器的零样本学习方法的进一步研究提供理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左劼	四川大学计算机学院	38	647	11.0	25.0
2	孙频捷		12	5	1.0	1.0
3	杨晨曦	四川大学计算机学院	1	0	0.0	0.0