Файл:2016-08-19 Pixel Recurrent Neural Networks.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
2016-08-19_Pixel_Recurrent_Neural_Networks.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 2,88 МБ, MIME-тип: application/pdf)

A¨aronvandenOord AVDNOORD@GOOGLE.COM NalKalchbrenner NALK@GOOGLE.COM KorayKavukcuoglu KORAYK@GOOGLE.COM Google DeepMind

Abstract

Modeling the distribution of natural images is a landmark problem in unsupervised learning. This task requires an image model that is at once expressive, tractable and scalable. We present a deep neural network that sequentially predicts the pixels in an image along the two spatial dimensions. Our method models the discrete probability of the raw pixel values and encodes the complete set of dependencies in the image. Architectural novelties include fast twodimensionalrecurrent layersandan effective use of residual connections in deep recurrent networks. We achieve log-likelihood scores on natural images that are considerably better than the previous state of the art. Our main results also provide benchmarks on the diverse ImageNet dataset. Samples generated from the model appear crisp, varied and globally coherent.

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий16:31, 22 декабря 20160 × 0 (2,88 МБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Следующая 1 страница ссылается на данный файл: