Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型

Pixel Recurrent Neural Networks pixel rnn 是 生成模型的一种,基于autoregressive models。他的思想很简单,就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据,以条件概率的方式,逐点预测和计算。并且每个像素点的预测都在[0-255]之间,(单通道情况下)如下图1所示: 图1,autoregressive models 在二
相关文章
相关标签/搜索