ICMLMay, 2022

SQ-VAE：自退火随机量化的离散表征变分贝叶斯

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TL;DR本文提出了一种名为 SQ-VAE 的新型训练方法，通过引入一种名为自退火的随机量化方法，扩展标准变分自编码器来提高编码本的利用率，并在视觉和语音任务中优于 VAE 和 VQ-VAE
vq-vaecodebook collapsesq-vaestochastic dequantizationself-annealing
发现论文，激发创造
  • HQ-VAE：具有变分贝叶斯的分层离散表示学习

    基于变分贝叶斯框架，提出一种新颖的统一框架，即分层量化变分自动编码器（HQ-VAE），其以离散表示形式随机学习层次化的离散特征，并解决了分层 VQ-VAE 中的代码本 / 层级坍塌问题，从而提高重建性能。

    Dec, 2023

  • 神经离散表征学习

    本文提出了一种简单而强大的生成模型，学习离散表示，可以生成高质量的图像、视频和语音，同时进行说话人转换和音素无监督学习。

    Nov, 2017

  • RAQ-VAE：自适应速率矢量量化变分自编码器

    Rate-Adaptive VQ-VAE improves the adaptability and performance of Vector Quantized Variational AutoEncoders with novel codebook representation methods, achieving effective reconstruction performance across multiple rates.

    May, 2024

  • 鲁棒量化向量变分自编码器

    本文提出了一种基于 VQ-VAE 的鲁棒生成模型（RVQ-VAE），使用两个分离的码本进行训练以处理数据集中可能的异常值，并采用加权欧几里得距离来量化数据点以确保正确的匹配，实验证明此模型能够在大量数据点受到污染时从内固定集合中生成例子。

    Feb, 2022

  • 有限数量的标量量化：简化 VQ-VAE

    我们提出使用有限数量标量量化（FSQ）替代 VQ-VAEs 中的向量量化（VQ），通过将 VAE 表示投影到少量维度中，并将每个维度量化为固定值的小集合，从而实现离散表示。我们在图像生成中使用 MaskGIT，以及在深度估计、上色和全景分割中使用 UViM，尽管 FSQ 的设计简单，但在这些任务中获得竞争性表现。我们强调 FSQ 不会出现代码本崩溃问题，也不需要复杂的机制来学习表达丰富的离散表示。

    Sep, 2023

  • 向量量化自编码器的理论与实验

    该研究利用基于期望最大化算法的训练技术提高 VQ-VAE 模型在 CIFAR-10 数据集上的图像生成结果，并通过知识蒸馏技术，开发出一种非自回归机器翻译模型，其准确性几乎与强贪婪自回归基线变压器相当，但在推理速度上快 3.3 倍。

    May, 2018

  • 变分贝叶斯量化

    我们提出了一种新颖的算法来量化训练模型中的连续潜在表达式，该算法适用于深度概率模型，可以实现数据和模型压缩，并且可以基于后验不确定性使用自适应量化精度来实现可变的码率失真折衷，实验证明了所提出的算法的有效性。

    Feb, 2020

  • 在线聚类码本

    参考文献通过在线聚类学习方法 Clustering VQ-VAE（CVQ-VAE）解决了向量量化（VQ）中的代码书坍塌问题，提高了在复杂的计算机视觉任务中学习更大的代码书的效果。

    Jul, 2023

  • 分层量化自编码器

    该研究使用层次 VQ-VAE 近似压缩图像，同时保持感知质量和抽象特征。在 CelebA 和 MNIST 数据集上进行了定性和定量评估。

    Feb, 2020

  • 量子变分自编码器

    使用量子玻尔兹曼机实现的量子变分自编码器（QVAE）比仅涉及生成过程中的离散变量的相似方法在 MNIST 数据集上实现了最先进的性能。将 QBM 放置在 VAE 的潜在空间中将充分发挥当前和下一代量子计算机作为采样设备的潜力。

    Feb, 2018