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We propose to combine a vector quantized variational autoencoder (VQVAE) and discrete diffusion models for the generation of symbolic music with desired composer styles. The trained VQ-VAE can represent symbolic music as a sequence of indexes that correspond to specific entries in a learned codebook...
https://colab.research.google.com/github/zalandoresearch/pytorch-vq-vae/blob/master/vq-vae.ipynb#scrollTo=JscoOyZ3ddge 最后论文: ArXiv. /abs/1711.00937 编辑:于腾凯 校对:林亦霖 关于我们 数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大...
我们以MNIST数据集为例,用一百来行实现一个简单的VQVAE:github.com/schinger/VAE encoder采用卷积层,输入x,输出为z_e(x)。decoder采用反卷积层,输入z_q(x),输出x。向量量化z_e(x)\rightarrow z_q(x)及embedding loss,commitment loss由类VectorQuantizer实现: class VectorQuantizer(nn.Module): def __ini...
github page: https://fesianxu.github.io/fesianxu.github.io/ 知乎专栏: 计算机视觉/计算机图形理论与应用zhuanlan.zhihu.com/c_1265262560611299328 微信公众号:机器学习杂货铺3号店 http://weixin.qq.com/r/mhNIUEzEMBFPrQgz90aI (二维码自动识别) ...
[3]. https://github.com/nakosung/VQ-VAE [4]. https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/105461904, 在pytorch中停止梯度流的若干办法,避免不必要模块的参数更新 [5]. https://pytorch.org/do
GitHub仓库:你可以访问这个GitHub仓库来获取VQ-VAE的完整实现和更多的示例代码。 在线课程:你可以通过在线课程或教程来进一步学习VQ-VAE的相关知识,例如Coursera上的深度学习课程。 希望这些信息对你有所帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
论文第一作者 Aaron van den Oord 也在 GitHub 上展示了新模型的一些结果：https://avdnoord.github.io/homepage/vqvae/ 摘要：在无监督情况下学习有意义的表示是机器学习的一个核心挑战。在本论文中，我们提出了一个简单却强大的生成模型，该模型可以学习此类离散表示。我们提出了向量量化-变分自编码器（Vector ...
https://github.com/cdjhz/DiscoDVT,EMNP2021/ 1 动机(Motivation) ● 文本的全局连贯性一般表现为: 内容表达的流畅度; 内容之间的自然过渡。 如下图示例文本中的话语关系词(after, then, and, but 等),这些篇章关系词将连续的文本片段(text span)进行合理安排,从而形成结构、逻辑较好的文本。虽然预训练语言...
code:https://github.com/AntixK/PyTorch-VAE(non-official) Idea 跟GAN一样,都希望进行分布之间的变换,跟AE的差别在于enc输出不再是单个隐向量z,而是z的一个分布 Background 实际上AE也可以从隐空间采样去做生成,但是它的隐空间不连续,不同标签之间的隐向量存在空隙,去做插值就会发现效果很差 ...