这篇论文中,DeepMind 介绍了一族新的生成模型,通过对(离散)隐变量的后验分布进行新型参数化,成功地将变分自编码器(VAE)框架和离散隐变量表示结合起来。该模型依赖于向量量化(vector quantization,VQ),易于训练,不会出现大的变量,避免「后验崩溃」(posterior collapse)问题,该问题通常由被忽略的隐变量引起...
这篇论文中,DeepMind 介绍了一族新的生成模型,通过对(离散)隐变量的后验分布进行新型参数化,成功地将变分自编码器(VAE)框架和离散隐变量表示结合起来。该模型依赖于向量量化(vector quantization,VQ),易于训练,不会出现大的变量,避免「后验崩溃」(posterior collapse)问题,该问题通常由被忽略的隐变量引起,对很多具有...
AI 科技评论按,近日,DeepMind 的研究人员宣布,VQVAE-2 问世了! VQ-VAE 是 Vector Quantised-Variational Auto Encoder 的简写,此次的 VQ-VAE2 是 DeepMind 基于第一代 VQ-VAE 研究出来的改进模型。相关的论文已被 ICLR2019 接收为口头报告论文,DeepMind 研究员 Suman Ravuri 做了精彩的现场演讲。 论文ARIXV 链...
这篇论文中,DeepMind 介绍了一族新的生成模型,通过对(离散)隐变量的后验分布进行新型参数化,成功地将变分自编码器(VAE)框架和离散隐变量表示结合起来。该模型依赖于向量量化(vector quantization,VQ),易于训练,不会出现大的变量,避免「后验崩溃」(posterior collapse)问题,该问题通常由被忽略的隐变量引起,对很多具有...
7. UVeQFed: Universal Vector Quantization for Federated Learning. (from Nir Shlezinger, Mingzhe Chen, Yonina C. Eldar, H. Vincent Poor, Shuguang Cui) 8. Inference from Stationary Time Sequences via Learned Factor Graphs. (from Nir Shlezinger, Nariman Farsad, Yonina C. Eldar, Andrea J. ...
阿里巴巴与北大合作的一篇论文《Alternating Multi-bit Quantization for Recurrent Neural Networks 》被 ICLR 2018 录用为 poster。通过量化参数到二值{-1,+1} 上来解决基于 RNN 的模型由于高维嵌入或多层循环导致的参数量过大的问题。 开发工具&数据集
该模型依赖于向量量化(vector quantization,VQ),易于训练,不会出现大的变量,避免「后验崩溃」(posterior collapse)问题,该问题通常由被忽略的隐变量引起,对很多具有强大解码器的 VAE 模型来说都是个难题。此外,该模型也是首个离散隐变量 VAE 模型,其性能和连续隐变量 VAE 模型类似,同时还具备离散分布的灵活性。
该模型依赖于向量量化(vector quantization,VQ),易于训练,不会出现大的变量,避免「后验崩溃」(posterior collapse)问题,该问题通常由被忽略的隐变量引起,对很多具有强大解码器的 VAE 模型来说都是个难题。此外,该模型也是首个离散隐变量 VAE 模型,其性能和连续隐变量 VAE 模型类似,同时还具备离散分布的灵活性。