论文背景：Google Deepmind团队于2016发表在NIPS上的文章

motivation：提出新的image generation model based on pixelCNN[1]架构。可以为任意输入vector结合标签生成图片，在先验信息的前提下加入条件分布信息

模型关键：根据链式条件概率，逐行生成，逐像素点生成

相对于GAN的优势：

  • GAN只善于处理连续数据，pixelCNN对连续数据和非连续数据都能很好perform
  • 链式likelihood表达可以比GAN更好的提供生成目标的评价系统，虽然也不尽完美

相对于GAN的劣势：

1. 训练速度慢得吓死人，openAI基于CIFR dataset 收敛需要8块Titan上train 5天，直接打消本穷人的训练欲望
2. sample quality明显不如GAN。

1.Aaron van den Oord, Nal Kalchbrenner, and Koray Kavukcuoglu. Pixel recurrent neural networks. arXiv

preprint arXiv:1601.06759, 2016.

《Image Generation with PixelCNN Decoders》论文笔记的更多相关文章

  1. 《Vision Permutator: A Permutable MLP-Like ArchItecture For Visual Recognition》论文笔记

    论文题目:<Vision Permutator: A Permutable MLP-Like ArchItecture For Visual Recognition> 论文作者:Qibin ...

  2. [place recognition]NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition 论文翻译及解析（转）

    https://blog.csdn.net/qq_32417287/article/details/80102466 abstract introduction method overview Dee ...

  3. 论文笔记系列-Auto-DeepLab:Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation

    Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS ...

  4. 论文笔记——Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

    1. 论文思想 factorized convolutions and aggressive regularization. 本文给出了一些网络设计的技巧. 2. 结果 用5G的计算量和25M的参数. ...

  5. 论文笔记：Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells

    Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04- ...

  6. 论文笔记：ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware

    ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware 2019-03-19 16:13:18 Pape ...

  7. 论文笔记：DARTS: Differentiable Architecture Search

    DARTS: Differentiable Architecture Search 2019-03-19 10:04:26accepted by ICLR 2019 Paper:https://arx ...

  8. 论文笔记：Progressive Neural Architecture Search

    Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper:http://openaccess.thecvf.com/conten ...

  9. 论文笔记：Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation

    Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:4 ...

  10. 论文笔记系列-DARTS: Differentiable Architecture Search

    Summary 我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation(松弛化)将操作连续化,所以模型结构搜索的任务就转变成了 ...

随机推荐

  1. react.js 父子组件数据绑定实时通讯

    import React,{Component} from 'react' import ReactDOM from 'react-dom' class ChildCounter extends Co ...

  2. 我是一个线程 - IBM刘欣

    来自:码农翻身(微信号:coderising) 作者:IBM刘欣 我是一个线程,我一出生就被编了个号: 0×3704,然后被领到一个昏暗的屋子里, 这里我发现了很多和我一模一样的同伴. 我身边的同伴0 ...

  3. [NOIP2002] 提高组 洛谷P1034 矩形覆盖

    题目描述 在平面上有 n 个点(n <= 50),每个点用一对整数坐标表示.例如:当 n＝4 时,4个点的坐标分另为:p1(1,1),p2(2,2),p3(3,6),P4(0,7),见图一. 这 ...

  4. Python()- 面向对象三大特性----多态

    多态: python 生来支持多态白话:一种事物的多种形态 (动物可以继承给狗,也可以继承给猫) class Animal: pass class Dog(Animal): def attack(se ...

  5. Educational Codeforces Round 50 (Rated for Div. 2)F. Relatively Prime Powers

    实际上就是求在[2,n]中,x != a^b的个数,那么实际上就是要求x=a^b的个数,然后用总数减掉就好了. 直接开方求和显然会有重复的数.容斥搞一下,但实际上是要用到莫比乌斯函数的,另外要注意减掉 ...

  6. topcoder 650 srm div2 1000pts

    (15) 也是 DIV1 500 题意是给定 一个无向图 删去一条边以后 可不可以是完全二叉树. 细节点很多,开始做法居然求到桥去了,最近强联通写傻了. 最多1024-1个点 1024-1条边枚举 所 ...

  7. Java并发编程，3分分钟深入分析volatile的实现原理

    volatile原理 volatile简介 Java内存模型告诉我们,各个线程会将共享变量从主内存中拷贝到工作内存,然后执行引擎会基于工作内存中的数据进行操作处理. 线程在工作内存进行操作后何时会写到 ...

  8. java学习——关于java课件上动手动脑问题简单的分析

    问题一:关于以下的代码为什么会产生错误的问题的简单分析. 第一个动手动脑提供了一下的代码,可以发现,在Foo的这个类中只定义了一个Foo(int)类型的构造函数,在之前的学习工程中,我们并没有接触到j ...

  9. eclipse提速02 - eclipse.ini优化

    给eclipse执行jvm.它可以让你使用自己的jdk,而不是系统环境变量所指定的jdk -vm /path/to/your/java 使用最新的jdk来运行eclipse.使用最新的jdk要好很多. ...

  10. 答读者问(6)：有关IT培训和毕业之前的迷茫等问题

    近期在微博上与一些读者朋友们交流,发现大家对自己的未来都比較的关心.有些朋友认为在大学里面没有学到什么东西,问我要不要到一些IT培训机构去"速成".另一些朋友即将毕业,不知道自己走 ...