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【Whalepaper第42期】CV论文研读:Neural Discrete Representation Learning
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Whalepaper - 我们会选取比较成熟的 Topic 和 做一些 开源方案 分享,通过一起阅读、分享论文学习的方式帮助学员更好 “高效+全面+自律” 学习,让大家都有所收获和提升! 本期是whalepaper第42期论文分享。 论文标题: Neural Discrete Representation Learning 分享人:多多 摘要:学习无监督的有用表示仍然是机器学习中的关键挑战。在本文中,我们提出了一种简单而强大的生成模型,可以学习这种离散表示。我们的模型,被称为Vector Quantised-Variational AutoEncoder (VQ-VAE),在两个方面不同于VAE:编码器网络输出离散code,而不是连续code;先验是学习到的而不是静态的。为了学习离散的潜在表示,我们将向量量化(VQ)的思想纳入其中。使用VQ方法允许模型来避免“后验崩塌”的问题,即当潜在表示与一个强大的自回归解码器配对时,通常会被忽略的问题,这通常在VAE框架中观察到。将这些VQ表式与自回归一起使用,该模型可以生成图像,视频和演讲的质量,同时能做到高质量的speaker转换和无监督的音素学习。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.00937v2.pdf
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