論文の概要: HOMOE: A Memory-Based and Composition-Aware Framework for Zero-Shot Learning with Hopfield Network and Soft Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14747v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 07:32:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 09:49:36.449360
• Title: HOMOE: A Memory-Based and Composition-Aware Framework for Zero-Shot Learning with Hopfield Network and Soft Mixture of Experts
• Title（参考訳）: homoe:hopfield networkとソフトミキシングによるゼロショット学習のためのメモリベースおよびコンポジションアウェアフレームワーク
• Authors: Do Huu Dat, Po Yuan Mao, Tien Hoang Nguyen, Wray Buntine, Mohammed Bennamoun
• Abstract要約: そこで本稿では,現代ホップフィールドネットワークとエキスパートの混合を併用した新しいフレームワークを提案し,これまでに見つからなかったオブジェクトの合成を分類する。 提案手法は,MIT-StatesやUT-Zapposなど,いくつかのベンチマークにおいてSOTA性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.930021907054797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) has emerged as an essential paradigm in machine learning, aiming to overcome the constraints of traditional zero-shot learning by incorporating compositional thinking into its methodology. Conventional zero-shot learning has difficulty managing unfamiliar combinations of seen and unseen classes because it depends on pre-defined class embeddings. In contrast, Compositional Zero-Shot Learning uses the inherent hierarchies and structural connections among classes, creating new class representations by combining attributes, components, or other semantic elements. In our paper, we propose a novel framework that for the first time combines the Modern Hopfield Network with a Mixture of Experts (HOMOE) to classify the compositions of previously unseen objects. Specifically, the Modern Hopfield Network creates a memory that stores label prototypes and identifies relevant labels for a given input image. Following this, the Mixture of Expert models integrates the image with the fitting prototype to produce the final composition classification. Our approach achieves SOTA performance on several benchmarks, including MIT-States and UT-Zappos. We also examine how each component contributes to improved generalization.
• Abstract（参考訳）: 合成ゼロショット学習(CZSL)は、合成思考を方法論に組み込むことで、従来のゼロショット学習の制約を克服することを目的として、機械学習において不可欠なパラダイムとして登場した。 従来のゼロショット学習は、事前定義されたクラス埋め込みに依存するため、見知らぬクラスと見知らぬクラスの組み合わせを管理するのが困難である。 対照的に、コンポジションゼロショット学習はクラス間の固有の階層と構造的接続を使用し、属性やコンポーネント、その他の意味要素を組み合わせて新しいクラス表現を作成する。 本稿では,現代ホップフィールドネットワークとMixture of Experts(HOMOE)を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 具体的には、Modern Hopfield Networkは、ラベルのプロトタイプを格納し、入力画像に関連するラベルを識別するメモリを作成する。 その後、Mixture of Expertモデルでは、画像とフィッティングプロトタイプを統合して、最終的な構成分類を生成する。 提案手法は,MIT-StatesやUT-Zapposなど,いくつかのベンチマークにおいてSOTA性能を実現する。 また,各コンポーネントが一般化にどのように寄与するかについても検討した。

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