我们为视频建模提供了一个框架，该框架基于deo的扩散概率模型，该模型在各种现实的环境中产生长期视频完成。我们介绍了一个生成模型，该模型可以在测试时间样本中任何任意子集的视频帧的任何任意子集，该视频框架以其他任何子集为条件，并为此提供了适合此目的的体系结构。这样做可以使我们有效地比较和优化各种时间表，以对长视频中的帧进行采样，并在先前采样的帧上使用选择性稀疏和长距离调节。我们证明了对许多数据集的先前工作的改进的视频建模，并在25分钟内进行了临时连贯的视频。我们还根据Carla自动驾驶汽车模拟器中生成的视频发布了一个新的视频建模数据集和语义上有意义的指标。
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现代深度学习需要大规模广泛标记的数据集进行培训。少量学习旨在通过有效地从少数标记的例子中学习来缓解这个问题。在先前提出的少量视觉分类器中，假设对分类器决定的特征歧管具有不相关的特征尺寸和均匀特征方差。在这项工作中，我们专注于通过提出以低标签制度运行的差异敏感的模型来解决这一假设引起的限制。第一种方法简单的CNAP，采用基于分层正规的Mahalanobis距离基于距离的分类器，与现有神经自适应特征提取器的状态相结合，以在元数据集，迷你成像和分层图像基准基准上实现强大性能。我们进一步将这种方法扩展到转换学习设置，提出转导压盖。这种转换方法将软k-means参数细化过程与两步任务编码器相结合，以实现使用未标记数据的改进的测试时间分类精度。转导CNAP在元数据集上实现了最先进的性能。最后，我们探讨了我们的方法（简单和转换）的使用“开箱即用”持续和积极的学习。大规模基准的广泛实验表明了这一点的鲁棒性和多功能性，相对说话，简单的模型。所有培训的模型检查点和相应的源代码都已公开可用。
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