Редактирование: PixelRNN и PixelCNN

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 13: Строка 13:
 
== Идея ==
 
== Идея ==
  
Так как утверждается, что значение текущего пикселя зависит от значения предыдущего, то уместно использовать [[:Рекуррентные_нейронные_сети|''рекуррентные нейронные сети (RNN)'']], а точнее [[Долгая краткосрочная память|''долгую краткосрочную память (LSTM)'']]. В ранних работах<ref name=SpatialLSTM>[https://arxiv.org/abs/1506.03478 Generative Image Modeling Using Spatial LSTMs]</ref> уже использовался данный подход, и вычисление скрытого состояния происходило следующим образом: <tex>h_{i,j}=f(h_{i-1,j}, h_{i,j-1}, x_{i,j})</tex>, т.е. для того, чтобы вычислить текущее скрытое состояние, нужно было подсчитать все предыдущие, что занимает достаточно много времени.  
+
Так как утверждается, что значение текущего пикселя зависит от значений предыдущего, то уместно использовать [[:Рекуррентные_нейронные_сети|''рекуррентные нейронные сети (RNN)'']], а точнее [[Долгая краткосрочная память|''долгую краткосрочную память (LSTM)'']]. В ранних работах<ref name=SpatialLSTM>[https://arxiv.org/abs/1506.03478 Generative Image Modeling Using Spatial LSTMs]</ref> уже использовался данный подход, и вычисление скрытого состояния происходило следующим образом: <tex>h_{i,j}=f(h_{i-1,j}, h_{i,j-1}, x_{i,j})</tex>, т.е. для того, чтобы вычислить текущее скрытое состояние, нужно было подсчитать все предыдущие, что занимает достаточно много времени.  
  
 
У алгоритма [[Долгая краткосрочная память|''LSTM'']] существует две модификации: '''''RowLSTM''''' и '''''Diagonal BiLSTM'''''. Основным преимуществом модификаций является возможность проводить вычисления параллельно, что ускоряет общее время обучения модели.
 
У алгоритма [[Долгая краткосрочная память|''LSTM'']] существует две модификации: '''''RowLSTM''''' и '''''Diagonal BiLSTM'''''. Основным преимуществом модификаций является возможность проводить вычисления параллельно, что ускоряет общее время обучения модели.

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: