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Instance-Conditioned GAN

论文信息 标题:Instance-Conditioned GAN 作者:Arantxa Casanova, Marlene Careil, Jakob Verbeek, Michal Drozdzal,...作者提出了一种训练 GAN 的新方法,他们称之为Instance-Conditioned GAN。...方法介绍 IC-GAN的关键思想是通过利用数据流形中的细粒度重叠簇来模拟复杂数据集的分布,其中每个簇由一个数据点 x_{i} 描述,被称为instance,和它最近的 nearest neighbors...当给定一个具有M个数据样本的未标记数据集的嵌入函数f,首先使用无监督或自我监督训练得到f来提取实例特征(instance features)。然后使用余弦相似度为每个数据样本定义k个最近邻的集合。...结论 本文介绍了 Instance Conditioned GAN (IC-GAN),旨在以无条件的方式对复杂的多模态分布进行建模。该模型将目标分布划分为通过调节单个训练点及其最近邻而学习的子分布。

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Springcloud Eureka instance 配置项

服务器,默认为30秒 eureka.client.instance-info-replication-interval-seconds=30 #从eureka服务器注册表中获取注册信息的时间间隔(s),...默认为null eureka.client.fetch-remote-regions-registry= #服务器是否能够重定向客户端请求到备份服务器。...默认为false eureka.client.use-dns-for-fetching-service-urls=false #获取要查询的DNS名称来获得eureka服务器,此配置只有在eureka服务器...默认为null eureka.client.eureka-server-d-n-s-name= #获取eureka服务器的端口,此配置只有在eureka服务器ip地址列表是在DNS中才会用到。...eureka.server.disable-transparent-fallback-to-other-region=false #指示在服务器支持的情况下, 是否必须为远程区域压缩从尤里卡服务器获取的内容

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