Generalized Zero-Shot Learning With Multi-Channel Gaussian Mixture VAE

2023-10-30 23:30

文章标签 channel multi learning gaussian mixture zero shot vae generalized

本文主要是介绍Generalized Zero-Shot Learning With Multi-Channel Gaussian Mixture VAE，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在这里插入图片描述
L $_{DA}$ 最大化编码后两种特征分布之间的相似性

辅助信息

作者未提供代码

这篇关于Generalized Zero-Shot Learning With Multi-Channel Gaussian Mixture VAE的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/311270。 23002807@qq.com

uva 10061 How many zero's and how many digits ?（不同进制阶乘末尾几个0）+poj 1401

题意是求在base进制下的 n！的结果有几位数，末尾有几个0。想起刚开始的时候做的一道10进制下的n阶乘末尾有几个零，以及之前有做过的一道n阶乘的位数。当时都是在10进制下的。 10进制下的做法是： 1. n阶位数：直接 lg（n！）就是得数的位数。 2. n阶末尾0的个数：由于2 * 5 将会在得数中以0的形式存在，所以计算2或者计算5，由于因子中出现5必然出现2，所以直接一

2014 Multi-University Training Contest 8小记

1002 计算几何最大的速度才可能拥有无限的面积。最大的速度的点求凸包，凸包上的点（注意不是端点）才拥有无限的面积注意：凸包上如果有重点则不满足。另外最大的速度为0也不行的。 int cmp(double x){if(fabs(x) < 1e-8) return 0 ;if(x > 0) return 1 ;return -1 ;}struct poin

2014 Multi-University Training Contest 7小记

1003 数学，先暴力再解方程。在b进制下是个2 ， 3 位数的大概是10000进制以上。这部分解方程 2-10000 直接暴力 typedef long long LL ;LL n ;int ok(int b){LL m = n ;int c ;while(m){c = m % b ;if(c == 3 || c == 4 || c == 5 ||

2014 Multi-University Training Contest 6小记

1003 贪心对于111...10....000 这样的序列， a 为1的个数，b为0的个数，易得当 x= a / (a + b) 时 f最小。讲串分成若干段 1..10..0 , 1..10..0 , 要满足x非递减。对于 xi > xi+1 这样的合并即可。 const int maxn = 100008 ;struct Node{int

SAM2POINT：以zero-shot且快速的方式将任何 3D 视频分割为视频

摘要我们介绍 SAM2POINT，这是一种采用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行零样本和快速 3D 分割的初步探索。 SAM2POINT 将任何 3D 数据解释为一系列多向视频，并利用 SAM 2 进行 3D 空间分割，无需进一步训练或 2D-3D 投影。我们的框架支持各种提示类型，包括 3D 点、框和掩模，并且可以泛化到不同的场景，例如 3D 对象、室

Go Channel的实现

channel作为goroutine间通信和同步的重要途径，是Go runtime层实现CSP并发模型重要的成员。在不理解底层实现时，经常在使用中对channe相关语法的表现感到疑惑，尤其是select case的行为。因此在了解channel的应用前先看一眼channel的实现。 Channel内存布局 channel是go的内置类型，它可以被存储到变量中，可以作为函数的参数或返回值，它在r

速通GPT-3：Language Models are Few-Shot Learners全文解读

文章目录论文实验总览1. 任务设置与测试策略2. 任务类别3. 关键实验结果4. 数据污染与实验局限性5. 总结与贡献 Abstract1. 概括2. 具体分析3. 摘要全文翻译4. 为什么不需要梯度更新或微调⭐ Introduction1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Approach1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Results1. 概括2. 具体分析2.1 语言模型

简单的Q-learning|小明的一维世界(3)

简单的Q-learning|小明的一维世界(1) 简单的Q-learning|小明的一维世界(2) 一维的加速度世界这个世界，小明只能控制自己的加速度，并且只能对加速度进行如下三种操作：增加1、减少1、或者不变。所以行动空间为： { u 1 = − 1 , u 2 = 0 , u 3 = 1 } \{u_1=-1, u_2=0, u_3=1\} {u1=−1,u2=0,u3=1}

简单的Q-learning|小明的一维世界(2)

上篇介绍了小明的一维世界模型、Q-learning的状态空间、行动空间、奖励函数、Q-table、Q table更新公式、以及从Q值导出策略的公式等。最后给出最简单的一维位置世界的Q-learning例子，从给出其状态空间、行动空间、以及稠密与稀疏两种奖励函数的设置方式。下面将继续深入，GO！一维的速度世界这个世界，小明只能控制自己的速度，并且只能对速度进行如下三种操作：增加1、减

基于VAE和流模型的AIGC技术

哇哦，VAE（变分自编码器）和流模型在AI生成内容（AIGC）领域可真是大放异彩呢！🚀🌟 它们就像魔法师一样，能够创造出各种各样、高质量的数据，从图像到音频，再到文本，简直无所不能！🎨🎶📚 来，让我们用更轻松活泼的方式，探索一下VAE和流模型的奇妙世界吧！ 🌈 VAE：数据表示的魔法师 🌈 设计哲学：VAE的目标是学习输入数据的有效表示，这样它就能像变魔术一样重构输入数据。和标

Generalized Zero-Shot Learning With Multi-Channel Gaussian Mixture VAE

辅助信息

相关文章