auto-regressive | BriefGPT - AI 论文速递

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Learn2Extend: 通过混合模型保留序列的统计特性来扩展序列
该论文研究了使用机器学习扩展有限实数序列的挑战，通过应用深度学习方法提出了一个自回归序列扩展混合模型 (SEMM)，并通过比较实验和案例研究证明该模型在保留统计特性的序列扩展中优于传统神经网络架构。
PDF7 months ago
预训练语言模型无助于自回归文本到图像生成
最新的图像编码器 VQ-VAE 已经能够使用自回归方法进行文本到图像的生成，但是这些方法尚未利用预训练语言模型的适应性，本研究通过调整预训练语言模型，对自回归文本到图像生成进行了探索，发现预训练语言模型的帮助有限，并提供了两方面的解释，即图
PDF7 months ago
ICCV探究 Transformer 在分解多边形形状为点集时的应用
本研究研究了 Transformers 生成预测的两种方法：自回归和并行预测，并在视觉集预测任务中以多边形图像为例，提供了有关 Transformers 自然顺序重要性的证据，表明将复杂的多边形分解为点的集合可以获得自回归方式的好处。
PDF3 years ago
GODIVA：从自然语言描述中生成开放域视频
本研究提出使用三維稀疏注意力機制的開放領域文本到視頻預訓練模型 GODIVA，可通過自回歸方法生成視頻。該模型在 Howto100M 上進行預訓練，可用於視頻生成任務的調整，並具有良好的零 - shot 能力。為了自動評估視頻生成質量，還提
PDF3 years ago
利用物理约束深度自回归网络模拟 PDE 系统动态
本文提出了一种基于物理约束的深度学习模型，通过自动回归密集编码器 - 解码器卷积神经网络建模非线性动力学系统，实现对时间步骤的预测量进行不确定性量化，并利用其在多个非线性瞬态偏微分方程系统上进行测试。
PDF5 years ago
NIPS回到起点：简单的概率轨迹预测
本研究提出了一种基于时空卷积神经网络模型，用于从视觉信息中进行轨迹预测。应用于自回归方式，提供给定初始轨迹部分的连续显式概率分布。我们使用 MNISTseq 和 Stanford Drones 两个标准数据集进行实验，并与现有方法作了比较，
PDF6 years ago