第三项是让每次z_q和z_e不要变化太大. 利于网络收敛. P概率定义如下. 变分推断--理解变分推断中的ELBO z是隐变量. 用来生成x 下面这个条件概率是我们需要的. 知道这个概率之后,我们就可以知道给定x, 之后z 取什么值概率最大了. 之后我们直接取概率最大的那个z值作为隐变量即可. 如果我们用一个分布q(z)来...
首先,长文本生成的任务可以定义为:给定输入x=(x1,x2,⋯,xN),模型自动生成y=(y1,y2,⋯yM),y=(y1,y2,⋯,yM)的过程,即p(y∣x) 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z=(z1...
Vector-Quantised Variational AutoEncoder (VQ-VAE) 就是进行图片稀疏编码的工作[1]。如Fig 1. 所示,VQ-VAE有三大部分组成,Encoder,Decoder和储存稀疏编码的Embedding Space字典。其中的Embedding space字典的形状为E∈RK×D,其中的K为字典的大小,D为字典的特征维度,字典中每一个样本ei∈RD,i∈1,⋯,K表示了...
Experiment 效果与连续版本的VAE相当,但是可以将图像压缩到更小的space空间,比如 128 × 128 × 3 image space -> 32 × 32 × 1 ,方便一些agressive regression任务直接在discrete latent space上进行,从而节省计算量。 总结与发散 论文名称的VQ全称为Vector Quantised,但个人认为,这里Quantised翻译为“量化”不如...
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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论文理解:Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
VQ-VAE-2 is a type of variational autoencoder that combines a a two-level hierarchical VQ-VAE with a self-attention autoregressive model (PixelCNN) as a prior. The encoder and decoder architectures are kept simple and light-weight as in the original VQ-VAE, with the only difference that ...
VQ-VAE的训练目标包括重建误差和嵌入空间的精确度，编码器和解码器的学习速度得以独立调整。训练完成后，通过离散分布采样，VQ-VAE实现了从大图到小图的生成，为超分辨率等图像增强任务提供了强有力的支持。代码实现和深入理解VQ-VAE的更多细节，可以参考相关研究论文和教程，这个模型的创新性与实用价值都...
speech-synthesisvoice-conversionvocoderadversarial-learningvqvaecyclic-constraints UpdatedJul 25, 2024 Python Torchélie is a set of utility functions, layers, losses, models, trainers and other things for PyTorch. utilstorchpytorchganperceptuallossvqvae ...