ZeroC: Zero-shot 概念的识别和获取

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https://arxiv.org/pdf/2206.15049 ZeroC: A Neuro-Symbolic Model forZero-shot Concept Recognition and Acquisitionat Inference Time ZeroC:推理时零射击概念识别和获取的神经符号模型 https://github.com/snap-stanford/zeroC 5 结论 本文介绍了 ZeroC，一个用于 Zero -shot 概念识别和获取的框架。我们的实验表明，在一个具有挑战性的网格世界领域，ZeroC 能够以零-shot 的方式识别复杂的层次概念，这些概念由网格世界中的英文字母组成，给定其结构的高层符号规格，并在训练了更简单的概念后进行识别。此外，我们还展示了一个独立训练的 ZeroC 能够在推断时跨不同领域转移层次概念。尽管这项工作仅在网格世界领域进行了评估，但我们是首个解决这一困难挑战的工作，并希望这项工作能为可组合神经系统的发展做出有用的步骤，使其能够进行零-shot 概念识别和获取，从而适用于更多样化的任务。 ………………………………