基于关系知识与半监督的VAE嵌入可迁移性研究
机器学习
2020-11-17 v1 人工智能
摘要
我们提出了一种用于关系型VAE半监督的新模型，能够平衡解耦与具有不同符号性质的关系的低复杂度建模。我们比较了关系解码器复杂度和潜空间结构在归纳式与直推式迁移学习中的相对优势。我们的结果描绘了一幅复杂的图景：在半监督表示上强制施加结构可极大改善零样本直推式迁移，但可能不利于甚至对归纳式迁移能力产生负面影响。
引用
@article{arxiv.2011.07137,
title = {On the Transferability of VAE Embeddings using Relational Knowledge with Semi-Supervision},
author = {Harald Strömfelt and Luke Dickens and Artur d'Avila Garcez and Alessandra Russo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.07137},
year = {2020}
}