在pytorch上也就是: z_q = z_e + (z_q-z_e).detch() 同时,损失函数还有其他的几项,主要用于更新codebook(也就是嵌入空间),这里就不细说了,可以看看代码 复现代码proj: FSQ(FINITE SCALAR QUANTIZATION: VQ-VAE MADE SIMPLE) FSQ的方法其实非常简单,就是在VQ-VAE中,我们将ze直接用codebook中最近的向量zq替代,那么FSQ更简单,先设t∈R为一个标量,定义一个运算如下 FSQ(t)=round
BSQ代码,来自vector_quantize_pytorch的github LFQ和BSQ的原文链接给在下面,方便直接访问 简单说一下 LFQ 的原理,假设我们输入的audio经过encoder之后得到的 Z_e 的shape是(B, T, D);假设在 quantize 之前使用 Factorize 技巧,把 D 这一维下采样到 10,LFQ作者认为,在一个codebook中一个个查找维度为 10 的向...
正则:argminenc,dec dist(x,dec(enc(x)))+λ∑iθi2argminenc,decdist(x,dec(enc(x)))+λ∑iθi2 VAE(Variational AutoEncoder) title: Auto-Encoding Variational Bayes accepted: ICLR 2014 paper:https://arxiv.org/abs/1312.6114 code:https://github.com/AntixK/PyTorch-VAE(no...