unseen data | BriefGPT - AI 论文速递

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利用不完整数据的状态监测：一种集成变分自编码器和距离度量框架
通过零样本学习方法，本文提出了一种新的故障检测和状态监测方法，可以在没有故障样本的情况下，对工业系统进行可靠的故障检测与健康状况评估。通过使用变分自编码器捕捉先前观察到和未知条件的概率分布，在隐空间比较每个样本与正常操作的参考分布的偏差，建
PDF3 months ago
ICLR跨架构的零样本泛化视觉分类
深度网络的概括性是未见数据的关键要求，但其与分类准确性的关系尚不清楚。使用极简的视觉数据集和一种概括能力度量，我们展示了受欢迎的网络，从深度卷积网络（CNN）到 Transformer，在层级和体系结构的不同方面对未见类别的外推能力存在差异
PDF4 months ago
开放场景半监督医学图像分类
本文提出一种针对医疗图像分类领域的半监督学习方法，借助于新领域、新标签的未标记数据，采用基于双路径异常值估计和变分自动编码器预训练的方法，实现更好的开放场景下的分类表现。在实验中，该模型在不同的医疗学习场景下 Demonstrate 了更好
PDFa year ago
利用语义属性进行归纳零样本学习
本文提出一种新的传输零样本学习方法，该方法使用生成对抗网络从未见过的特征提取出语义属性，并将其融合到产生模型中，从而捕获未见类别内的细微差异，合成更具辨别能力的特征。在五个标准基准测试中，本方法取得了零样本学习的最新成果。
PDFa year ago
ICCVCompoNet: 通过部分合成和组合学习生成未见过的物体
使用基于部件先验的生成神经网络 CompoNet，以产生比基线模型更多样的 2D 或 3D 形状，并且能够从训练数据之外的目标分布中生成 “未见过” 但仍合理的数据。
PDF6 years ago
带有随机高斯权重的深度神经网络：一种通用的分类策略？
本研究证明深度神经网络具有保留核心信息、能准确处理不同类别数据和传递关于未见数据的信息等重要属性，同时实现距离保持嵌入，并验证此结果适用于现有各类深度神经网络。
PDF9 years ago