Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge-aware Zero-Shot Learning: Survey and Perspective

論文の概要: Knowledge-aware Zero-Shot Learning: Survey and Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00070v1
Date: Fri, 26 Feb 2021 22:18:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-03 17:25:50.449256
Title: Knowledge-aware Zero-Shot Learning: Survey and Perspective
Title（参考訳）: 知識認識ゼロショット学習:調査と展望
Authors: Jiaoyan Chen and Yuxia Geng and Zhuo Chen and Ian Horrocks and Jeff Z. Pan and Huajun Chen
Abstract要約: ゼロショット学習(ZSL)は、外部知識を用いてトレーニング中に現れたことのないクラスを予測することを目的としている。外部知識の観点からZSLに向けた文献レビューを紹介します。さらに,zslや他の機械学習サンプル不足問題への対処における記号的知識の役割を考察し,展望する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.811977648094505
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Zero-shot learning (ZSL) which aims at predicting classes that have never appeared during the training using external knowledge (a.k.a. side information) has been widely investigated. In this paper we present a literature review towards ZSL in the perspective of external knowledge, where we categorize the external knowledge, review their methods and compare different external knowledge. With the literature review, we further discuss and outlook the role of symbolic knowledge in addressing ZSL and other machine learning sample shortage issues.
Abstract（参考訳）: ゼロショット学習(ZSL: Zero-shot Learning)は、外部知識を用いてトレーニング中に一度も現れないクラスを予測することを目的とした学習である。側面情報)は広く調査されている。本稿では,外部知識の観点からのZSLに向けた文献レビューを行い,外部知識を分類し,その手法をレビューし,異なる外部知識を比較する。文献レビューでは、ZSLや他の機械学習サンプル不足問題に対処する上で、象徴的知識が果たす役割について論じ、概観する。

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