论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

最新推荐文章于 2025-05-24 15:13:03 发布
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Introduction

　　PixelRNN和PixelCNN都没有做独立性假设。
　　通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。

Math Model

generating an image pixel by pixel

　　输入图像是ｎ×ｎ个pixels的x，x可以视为一个长为n2的序列，序列是由x按行读取形成的。为了评估该序列的联合概率分布

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Recurrent Neural Networks and Long ShortTerm Memory Uni
AI天才研究院
09-22 965
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 RNN(Recurrent Neural Network)是深度学习中的一种非常重要的模型类型，可以用于处理序列数据，特别是在自然语言处理、音频识别等领域中。由于在不同时间步长上对输入进行处理的这种循环结构，使得RNN具有记忆能力，并且在神经网络训练过程中通过反向
Deep Recurrent Neural Networks for Hyperspectral Image Classification（2019）——深度学习论文笔记（五）
immortal的小屋
05-28 1516
Deep Recurrent Networks for Hyperspectral Image Classification（2019） Abstract   vector-based ML方法在表示HSI像元时，会导致其内在的序列结构信息损失。论文首次提出将HSI像元视为sequence data，用一个经过调整的RNN框架来处理。   经过调整的RNN框架： 使用了一个新的激活函数——PRe...
【论文知识点笔记】PixelRL（强化学习+全卷积+策略学习+价值学习）
Edward的博客
04-05 3453
PixelRL（强化学习+全卷积+策略学习+价值学习）一、摘要二、介绍三、创新点四、相关工作五、背景知识六、本文方法 一、摘要 本文解决了一个新的问题设置：用于图像处理的像素级奖励 (pixelRL) 强化学习。在引入深度 Q 网络之后，深度强化学习取得了巨大的成功。然而，深度强化学习（RL）在图像处理中的应用仍然有限。因此，我们将深度强化学习扩展到像素强化学习，用于各种图像处理应用。在pixelRL中，每个像素都有一个agent，agent通过一个动作来改变像素值。我们还提出了一种有效的 pixelR
Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型
Willen_的博客
03-16 917
Pixel Recurrent Neural Networks pixel rnn 是 生成模型的一种，基于autoregressive models。他的思想很简单，就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据，以条件概率的方式，逐点预测和计算。并且每个像素点的预测都在（0-255）之间，（单通道情况下）如下图1所示： 图1，autoregressive model...
生成模型——PixelRNN与PixelCNN
最新发布
大摆王的博客
05-24 1295
PixelRNN 是一种基于循环神经网络（RNN）的像素级生成模型，通过逐个像素地生成图像来构建完整的图像，其核心思想是将图像中的像素视为序列，并利用 RNN 的能力来捕捉像素之间的依赖关系。PixelCNN 是一种基于卷积神经网络（CNN）的像素级生成模型，它使用掩码卷积来捕捉像素之间的依赖关系。
(21)[ICML16] PixelRNN：Pixel Recurrent Neural Networks
gdtop的个人笔记
03-21 4231
计划完成深度学习入门的126篇论文第二十一篇，DeepMind研究一种新的生成模型。 ABSTRACT&INTRODUCTION 摘要 自然图像的分布建模是无监督学习中的一个标志性问题。该任务需要一个同时具有表现力、可处理性和可伸缩性的图像模型。我们提出了一种深度神经网络，它能在两个空间维度上连续预测图像中的像素。我们的方法对原始像素值的离散概率建模，并对图像中的完整依赖关系进行编码...
【生成模型】Pixel Recurrent Neural Networks翻译
weixin_30432007的博客
03-16 850
Pixel Recurrent Neural Networks 目前主要在用的文档存放: https://www.yuque.com/lart/papers/prnn github存档: https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 介绍 Google DeepMind generative model 引言 生成图像建模是...
Recurrent Neural Networks
weixin_44602056的博客
08-01 798
Recurrent Neural Networks Recurrent Neural Networks 最新提交作业的评分 90% 1.第 1 个问题 Suppose your training examples are sentences (sequences of words). Which of the following refers to the j^{th}j th word in ...
2016-像素的RNN-DeepMind-Pixel Recurrent Neural Networks1
08-03
像素递归神经网络（Pixel Recurrent Neural Networks，Pixel RNN）是DeepMind在2016年提出的一种深度学习模型，旨在解决自然图像的概率建模问题。这是一个无监督学习领域的核心挑战，因为图像数据丰富但高维度且结构...
基于Pixel Recurrent Neural Networks的图像生成网络
概述：PRNN（Pixel Recurrent Neural Networks）是一种深度学习生成网络，旨在解决自然图像的分布建模问题。该网络通过顺序预测图像中的像素值，捕捉图像中的所有依赖关系，实现图像生成和重构。 **生成网络** ...
gated recurrent convolution neural network for ocr
11-29
Gated Recurrent Convolution Neural Network for OCR.这是一篇CNN解决OCR问题的论文，好像是发表在NIPS上的吧，忘了
论文学习——PixelCNN——使用PixelCNN生成图片
Blackoutdragon的博客
07-13 2721
在上一篇就是介绍了矢量量化变分模型的具体实现，就是一个编码器和解码器，只能生成和原来图片一样的图片，没啥意义。这里需要生成一个新的码字序列，解码器能够接受这部分数据，然后解码成对应的新的图片。作者使用PixelCNN去训练这些码本pixelCNN的论文链接代码样例PixelCNN是一个自回归模型，根据已有的序列生成下一个位置的值。在这个任务里，就是生辰新的码字序列，然后使用训练好的解码器生成对应的新的图片。本来是想读论文的，一看已经是2016年的文章了，网上已经有很多相关的介绍了。
CS231N-10-Recurrent Neural Network
Victor的草原
10-13 1232
Introduction RNN structure BPTT LSTMIntroductionRecurrent a. 反复发生的，周期性的，循环的。 RNN，循环神经网络，用在时间序列模型上，如：样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。RNN强调时序时序时序。Sequential Sequential Sequential. 想想很有道理，图像这种空间的东西是不
pixel RNN阅读
林宋的搬砖流水账
01-11 3635
abstract:        建模自然图像中 的分布是无监督学习中地标性的一个问题。这个任务需要模型同时具有可表达、易处理和伸缩性（expressive, tractable and scalable）。我们展示了一个模型在两个空间维度序列化地预测图像中的像素。我们对图中原始像素点的离散概率建模，并编码图像整个集的依赖性。架构的先进性体现在有两维的RNN并且在RNN连接中引入resnet  ...
PixelRNN 阅读
DanceBeneathMoon的博客
01-29 593
初次接触图像生成跟RNN，先读一篇论文试试看。 Abstract 在半监督学习领域，建模自然图像概率分布是一个具有重大意义的难题。这项任务要求模型同时具有表达能力、易处理性和可扩展性。论文提出一种在两个空间维度上按顺序预测像素的DNN，其方法建模原始像素值的概率分布，并且编码图像的完整依赖集。模型结构上的创新点包括快速二维循环层和在DRNN中使用残差连接。论文在自然图像上得到的对数似然分数比先前最优方法好得多。论文也提供了在离散ImageNet数据集上的结果。模型生成的样本看起来清晰，同时具有多样性和全局一
【Learning Notes】Quasi-recurrent Neural Networks
丁丁的博客
09-12 5446
Quasi-recurrent Neural Networks (QRNN)
[序列模型] Recurrent Neural Networks习题解析
云水木石
06-21 1609
又到了要命的世界杯期间，作为一名伪球迷，虽然不会熬夜看球，但对于正常时间场次的球赛还是会观看。开赛以来，每天都观看晚八点场，结果原计划的学习任务就悲剧了。望着即将到期的coursera帐号（coursera按月订阅），为了避免经济上的损失，不得不挣扎着继续学习了一周的课程。偏偏这周的循环神经网络又是如此难以理解，这次测试提交了好几次才得以通过。 这是课程[序列模型]第一周的练习题，一共1...
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