国际表征学习会议,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于国际表征学习会议的问题，于是小编就整理了2个相关介绍国际表征学习会议的解答，让我们一起看看吧。

1. mcs什么意思网络用语？
2. 零样本学习（zero-shot learning）最近有什么新进展？

mcs什么意思网络用语？

       mcs是Modulation and Coding Scheme,指调制与编码策略。LTE中速率的配置通过MCS,索引值实现。MCS将所关注的影响通讯速率的因素作为表的列,将MCS索引作为行,形成一张速率表。 MCS调制编码表是802.11n为表征WLAN的通讯速率而提出的一种表示形式。每一个MCS索引其实对应了一组参数下的物理传输速率。指定特定radio类型(802.11a/b/g)所使用的速率集,速率范围从1Mbps到54Mbps,一共有12种可能的物理速率。

1 在网络用语中，MCS通常是指“谢谢”，是“Much thanks”或“Many thanks”的简写形式。
2 这个缩写词起源于英语网络语境，是为了更便捷地表达感谢之情。
3 在某些情境下，MCS也可以被为“Mission Critical System”的缩写，意为“关键任务系统”，但这个含义相对较少使用。

MCS是网络用语中的缩写，其全称为“Minecraft Server”，指的是“我的世界服务器”。Minecraft是一款非常受欢迎的沙盒游戏，玩家可以在游戏中建造各种建筑、探索世界、***集***等。而Minecraft Server则是游戏玩家们可以自行创建的服务器，玩家可以在其中与其他玩家交流、游戏、合作等。MCS在游戏玩家中非常流行，尤其是一些热门的游戏服务器，吸引了大量的玩家参与。

零样本学习（zero-shot learning）最近有什么新进展？

在将于今年六月举办的 CVPR 2018 会议上，中国科学院大学、英国邓迪大学和中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的一篇 Oral 论文提出了一种使用鉴别性特征学习零样本识别的方法。和人工智能领域的很多新研究成果一样，该研究实现了当前最佳。

近年来，零样本学习（ZSL：zero-shot learning）已经在目标识别任务中得到普及应用。传统的目标识别方法是通过将图像标签分配到训练集中见过的一个类别来预测目标实例的存在，零样本学习则与传统方法不同，其目标是识别之前从未见过的新类别中的目标实例。因此，在 ZSL 任务中，在训练集中见过的类别和测试集中没见过的类别是不相交的。

通常而言，见过和没见过的类别都要提供类别描述信息（比如用户定义的属性标注、类别的文本描述、类别名的词向量等）；某些描述信息是各个类别共有的。这些描述信息通常被称为***信息或语义表征。在本研究中，我们关注的是使用属性的 ZSL 的学习。

如图 1 所示，典型 ZSL 方法的一个通用***设是：存在一个共有的嵌入空间，其中有一个映射函数，定义这个函数的目的是对于见过或没见过的类别，衡量图像特征 φ(x) 和语义表征 ψ(y) 之间的相容性（compatibility）。W 是所要学习的视觉-语义映射矩阵。现有的 ZSL 方法主要侧重于引入线性或非线性的建模方法，使用各种目标和设计不同的特定正则化项来学习该视觉-语义映射，更具体而言就是为 ZSL 学习 W。

图 1：经典 ZSL 方法的目标是寻找一个嵌入了图像特征 φ(x) 和语义表征 ψ(y) 的嵌入空间

到目前为止，映射矩阵 W 的学习（尽管对 ZSL 很重要）的主要推动力是视觉空间和语义空间之间对齐损失的最小化。但是，ZSL 的最终目标是分类未见过的类别。因此，视觉特征 φ(x) 和语义表征 ψ(y) 应该可以被区分开以识别不同的目标。不幸的是，这个问题在 ZSL 领域一直都被忽视了，几乎所有方法都遵循着同一范式：1）通过人工设计或使用预训练的 CNN 模型来提取图像特征；2）使用人类设计的属性作为语义表征。这种范式存在一些缺陷。

到此，以上就是小编对于国际表征学习会议的问题就介绍到这了，希望介绍关于国际表征学习会议的2点解答对大家有用。

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