Pixel Recurrent Neural Networks

概要

手法のポイント

Contextとして過去のピクセルを用いて次のピクセルを予測する自己回帰モデル

https://gyazo.com/515825e8c4f8856f7b3f5292a84c59cf

３つの実装パターンにおける内部的なパラメータ

https://gyazo.com/742911b8a26950f59cc88bfa5656b8b4

先行研究との差分

自己回帰モデルの画像生成モデルの考案

今までよりクオリティの高い画像の生成を可能にした

高い精度での尤度の推定ができるようになった

VAEは変分下限

GANは特になし

有効かどうかの検証

画像のクオリティを見る，定性評価

負の対数尤度

NICEなどの，フローベースのモデルとの比較も行った

次に読む論文

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