論文の概要: Diffusion bridges vector quantized Variational AutoEncoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04895v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 08:38:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 15:59:04.210303
• Title: Diffusion bridges vector quantized Variational AutoEncoders
• Title（参考訳）: 拡散ブリッジベクトル量子化変分オートエンコーダ
• Authors: Max Cohen (TSP, IP Paris, SAMOVAR), Guillaume Quispe (CMAP, IP Paris), Sylvain Le Corff (TSP, IP Paris, SAMOVAR), Charles Ollion (CMAP, IP Paris), Eric Moulines (CMAP, IP Paris)
• Abstract要約: 我々のモデルは,ミニイメージネットデータセットに先行する自己回帰と競合することを示す。 我々のフレームワークは、標準のVQ-VAEを拡張し、エンドツーエンドのトレーニングを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector Quantised-Variational AutoEncoders (VQ-VAE) are generative models based on discrete latent representations of the data, where inputs are mapped to a finite set of learned embeddings.To generate new samples, an autoregressive prior distribution over the discrete states must be trained separately. This prior is generally very complex and leads to very slow generation. In this work, we propose a new model to train the prior and the encoder/decoder networks simultaneously. We build a diffusion bridge between a continuous coded vector and a non-informative prior distribution. The latent discrete states are then given as random functions of these continuous vectors. We show that our model is competitive with the autoregressive prior on the mini-Imagenet dataset and is very efficient in both optimization and sampling. Our framework also extends the standard VQ-VAE and enables end-to-end training.
• Abstract（参考訳）: ベクトル量子化変分オートエンコーダ(vector quantized-variational autoencoder, vq-vae)はデータの離散的潜在表現に基づく生成モデルであり、入力は有限個の学習埋め込みにマッピングされる。 この前処理は概して非常に複雑であり、生成が遅くなる。 本研究では,プリエントとエンコーダ/デコーダネットワークを同時にトレーニングする新しいモデルを提案する。 連続符号化ベクトルと非インフォーマティブ事前分布との間の拡散ブリッジを構築する。 潜在離散状態は、これらの連続ベクトルのランダム関数として与えられる。 我々のモデルは,ミニイメージネットデータセットに先行する自己回帰と競合し,最適化とサンプリングの両面で非常に効率的であることを示す。 我々のフレームワークは標準VQ-VAEを拡張し、エンドツーエンドのトレーニングを可能にします。

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