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编程问答
Autoregressive
2024-12-21
VAR:Visual Autoregressive Modeling: Scalable ImageGeneration via Next-Scale Prediction 论文解读
目录一、概述二、相关工作1、大型自回归语言模型的性质2、视觉生成三、VAR 1、讨论传统AR的缺点2、VAR框架一、概述 该论文提出了一种新的生成范式VAR视觉自回归模型,(区别于ddpm那种加噪之后unet去噪的工作),这种自回归模型实现coarsetofine的方法进行生
2024-12-11
Visual Autoregressive Modeling(VAR)学习笔记
paper:2404.02905(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2404.02905GitHub:GitHub-FoundationVision/VAR:[NeurIPS2024Oral][GPTbeatsdiffusion
2024-03-29
Channel-Wise Autoregressive Entropy Models For Learned Image Compression
目录简介创新点模型框架信道条件熵模型实验&结果简介熵约束自动编码器的熵模型同时使用前向适应和后向适应。前向自适应利用边信息,可以被有效加入到深度网络中。后向自适应通常基于每个符号的因果上下文进行预测,这需要串行处理,这妨碍了GPU/TPU的有效利用。创新点本文引
2023-11-23
Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression
abstruct最近的图像压缩模型基于自编码器,学习近似可逆的映射(从像素到量化的可逆表示),这些与熵模型(潜在表示的先验)结合,可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比,分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构,从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周
2023-11-09
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 Scene Text Recognition with Permuted Autoregressive Sequence Models
PARSeqECCV2022读论文思考的问题论文试图解决什么问题?一些文本识别模型会对semantic信息建模,从而辅助某些困难情况下的文本识别传统的auto-regressive方式限制了语义信息的传输方向;双向的auto-regressive聚合增加了不必要的计算量和复杂度;聚合视觉模型和语言
2023-10-20
【论文阅读】DeepAR Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks
原始题目:DeepAR:Probabilisticforecastingwithautoregressiverecurrentnetworks中文翻译:DeepAR:自回归递归网络的概率预测发表时间:2020年07月平台:InternationalJournalofForecasting文章链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207019301888