零次学习的课题背景以及国内外研究现状

零次学习（Zero-shot Learning）是指在没有接受过样本训练的情况下，通过利用先验知识和语义关系来进行分类、识别等任务的一种机器学习方法。它的出现是为了解决传统的有监督学习方法需要大量标注数据的问题，因为标注数据的获取成本很高，而且对于一些新的领域或任务，很难获得足够的标注数据。因此，零次学习的目标是通过利用已有的先验知识和语义关系，实现从未见过的类别的分类、识别等任务。

国内外对于零次学习的研究已经取得了一定的进展。国外的研究着重于利用语义信息、属性信息等来进行零次学习，同时也提出了一些新的模型和方法，如基于生成对抗网络的方法、基于关系的方法等。国内的研究也在不断地探索新的方法和技术，如基于深度学习的方法、基于图像特征的方法等。此外，一些研究者也将零次学习应用到了一些实际场景中，如图像识别、自然语言处理等领域。

总的来说，零次学习是一种非常有潜力的机器学习方法，它可以帮助我们在没有足够标注数据的情况下，实现对于新类别的分类、识别等任务。随着研究的不断深入，相信它的应用领域也会越来越广泛。