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Feb, 2024
傅里叶基密度模型
Fourier Basis Density Model
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Alfredo De la Fuente, Saurabh Singh, Johannes Ballé
TL;DR
我们介绍了一种轻量级、灵活和端到端可训练的概率密度模型，其参数由受限的傅里叶基函数表示。我们评估了该模型在逼近多模态一维密度方面的性能，这通常是难以拟合的。与[1]中引入的深度分解模型相比，我们的模型在类似的计算预算下实现了较低的交叉熵。此外，我们还通过一个玩具压缩任务对我们的方法进行了评估，展示了它在学习压缩中的实用性。
Abstract
We introduce a lightweight, flexible and end-to-end trainable
probability density model
parameterized by a constrained
fourier basis
. We assess its performance at approximating a range of multi-modal 1D densities
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