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 5: Строка 5:
 
Основным преимуществом ''PixelRNN'' и ''PixelCNN'' является уменьшение времени обучения, по сравнению с наивными способами попиксельной генерации изображений.
 
Основным преимуществом ''PixelRNN'' и ''PixelCNN'' является уменьшение времени обучения, по сравнению с наивными способами попиксельной генерации изображений.
 
== Постановка задачи ==
 
== Постановка задачи ==
Пусть дано черно-белое изображение <tex>X</tex> размером <tex>N\times N</tex>. Построчно преобразуем картинку в вектор <tex>V_X = \{x_1, x_2, \dots, x_{N^2} \}</tex>, соединяя конец текущей строки с началом следующей. При таком представлении изображения можно предположить, что значение любого пикселя <tex>x_i\in V_X</tex> может зависеть от значений предыдущих пикселей <tex>x_j, j = 1,2,\dots i-1</tex>.  
+
Пусть дано черно-белое изображение <tex>X</tex> размером <tex>N\times N</tex>. Построчно преобразуем картинку в вектор <tex>V_X = \{x_1, x_2, \dots, x_{N^2} \}</tex>, соединяя конец текущей строки с началом следующей. В таком представлении изображения можно предположить, что значение любого пикселя <tex>x_i\in V_X</tex> может зависеть от значений предыдущих пикселей <tex>x_j, j = 1,2,\dots i-1</tex>.  
  
 
Тогда значение пикселя <tex>x_i\in V_X</tex> можно выразить через условную вероятность <tex>p(x_i|x_1, x_2, \dots x_{i-1})</tex> и цепное правило для вероятностей<ref name=ChainRule>[https://en.wikipedia.org/wiki/Chain_rule_(probability) Chain rule (probability)]</ref>. Оценка совместного распределения всех пикселей будет записываться в следующем виде: <tex>p(X)=\prod_{i=1}^{N^2}p(x_i|x_1, x_2, \dots x_{i-1})</tex>.
 
Тогда значение пикселя <tex>x_i\in V_X</tex> можно выразить через условную вероятность <tex>p(x_i|x_1, x_2, \dots x_{i-1})</tex> и цепное правило для вероятностей<ref name=ChainRule>[https://en.wikipedia.org/wiki/Chain_rule_(probability) Chain rule (probability)]</ref>. Оценка совместного распределения всех пикселей будет записываться в следующем виде: <tex>p(X)=\prod_{i=1}^{N^2}p(x_i|x_1, x_2, \dots x_{i-1})</tex>.

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: