参考论文:[1711.00937] Neural Discrete Representation Learning TL;DR 传统的变量自编码器(VAE) 主要使用连续的潜变量,面对强大的解码器时,常出现后验塌陷的问题,即潜变量被忽略。 VQ-VAE模型 结合了字典学习和表示学习的优势,通过引入向量量化,实现了对离散潜变量的有效建模,解决了传统VAE的后验塌陷问题。 离散表...
VQ-VAE的效果与应用:VQ-VAE能有效利用潜在空间,成功地模拟数据空间中通常跨越多个维度的重要特征。通过VQ-VAE发现了某种模态的良好离散潜在结构,训练了一个强大的先验来产生有趣的样本和有用的应用。例如,在训练语音时,可以在没有任何监督或关于音素或单词的先验知识的情况下发现语言的潜在结构。 论文的主要贡献:介绍...
首先,长文本生成的任务可以定义为:给定输入,模型自动生成的过程,即。 基于以上的讨论,该工作基于 VQVAE 的方法提出 DiscoDVT(Discourse-aware Discrete Variational Transformer),首先引入一个离散code序列,学习文本中每个局部文本片段(span)的高层次结构,其中每一个从大小...
第二条路线是从VQVAE入手。VQVAE是VQGAN的前作,它有着和VQGAN一模一样两阶段图像生成方法。不同的是,VQVAE没有使用GAN结构,且其配套的压缩图像生成模型是基于CNN的。为提升VQVAE的生成效果,作者提出了两项改进策略:1) 图像压缩模型VQVAE仅使用了均方误差,压缩图像的复原结果较为模糊,可以把图像压缩模型换成GAN...
vq-vae模型图,来自《Neural Discrete Representation Learning》 量化的具体的步骤是:原始图像通过CNN之后得到size为(长x宽xd)的三维数据,每个如图中①所示的向量都会经过图中右部的映射过程,映射算法用一句话来说就是“寻找向量空间中离自身最近的e,其中e属于向量表”。映射过程将原向量映射为向量表中的某个向量e...
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其实,在论文中,作者分别讨论了上面公式里的两个误差。第一个误差来自字典学习算法里的经典算法Vector Quantisation(VQ),也就是VQ-VAE里的那个VQ,它用于优化嵌入空间。第二个误差叫做专注误差,它用于约束编码器的输出,不让它跑到离嵌入空间里的向量太远的地方。
在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个...
矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。 首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找...
论文简述:标题为Finite Scalar Quantization: VQ-VAE Made Simple的论文提出了一种名为有限标量量化(FSQ)的方法来替换VQ-VAE中的向量量化(VQ)。这种方法将VAE表示投影到一个较小的维度空间(通常小于10个维度),每个维度都被量化为一个小型固定值集合,从而形成一个(隐式)代码本书籍,该书籍由这些集合的乘积组成。