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PixelRNN基本上就是直接套用Languagemodeling的方法运用到图像上，只是因为图像是二维的，他们用了gridLSTM。（其实他们在pixelRNN那篇论文中也提到了pixelCNN，但是那篇文章中的pixelCNN有盲点的问题，所以表现不如pixelRNN好，是以baseline的
论文背景：GoogleDeepmind团队于2016发表在NIPS上的文章motivation：提出新的imagegenerationmodelbasedonpixelCNN[1]架构。《ImageGenerationwithPixelCNNDecoders》论文笔记-体态的滑翔机-博客园
PixelCNN阅读笔记和源码阅读.PixelCNN属于一种自回归模型，通过观察前面的一些数值，得到当前数值的分布，根据概率得到最可能属于当前数值的预测。.即pixelCNN想实现这样的预测方式：.在图像数据上，按先行后列的顺序，使用seq2seq的方式推理。.如果想生成...
gatedpixelCNN本身还是一个基于像素的概率分布进行预测的图像生成器（生成式模型），所以gatedpixelCNN仍然可以在训练好模型之后直接进行图片生成。.在论文中作者在CIFAR-10这个数据集上训练了gatedpixelCNN模型，并基于同一个数据集进行训练的生成模型进行了对比...
网络结构|PixelCNN精讲.PixelCNN2021-03-30赵亚博(zyabo@Foxmail)最早，由Google的Deepmind团队宣布通过其最新的Wavenet模型获得了良好的音频生成效果。.PixelCNN的基本网络结构如下图：.其中的残差块ResidualBlocks如下：.
论文的阅读笔记：《PixelRecurrentNeuralNetworks》GoogleDeepmind2016，ICML2016《ConditionalImageGenerationwithPixelCNNDecoders》GoogleDeepmind，NIPS2016Readmore论文阅读-0x082020-12-07...
DeepPhotoEnhancer:UnpairedLearningforImageEnhancementfromPhotographswithGANs本文主要讲的是用GAN来对照片进行增强，主要有以下的三个创新点：globalU-Net,adaptiveWGANandindividualbatchnormalization
论文中使用的卷积结构，噪声向量z作卷积到输出，经过这个卷积结构生成的样本质量提高很大。观察GAN到底作了什么。取两个不一样的噪声向量，在两个向量之间插值，每一行图像都是一种从随机噪声z到另外一个随机噪声向量z的插值过程，这些都是平滑插值产生的图像。
《ImageGenerationwithPixelCNNDecoders》论文笔记两种排序方法的效率比较两种实现事务方法的比较两种递归方法的比较虚方法与两种重写方法的比较两种常用的字符串的比较方法git两种合并方法比较merge和rebase【概念解析一】两种比较方法的
论文背景：GoogleDeepmind团队于2016发表在NIPS上的文章motivation：提出新的imagegenerationmodelbasedonpixelCNN[1]架构。可以为任意输入vector结合标签生成图片，在先验信息的前提下加入条件分布信息模型关键：根据链式条...
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