PixelCNN uppnår toppmoderna resultat i densitetsberäkning för naturliga bilder. Även om utbildningen är snabb, är slutsatsen kostsam, kräver en nätverksutvärdering per pixel; O(N) för N pixlar. Detta kan påskyndas genom caching aktiveringar, men innebär fortfarande att generera varje pixel sekventiellt. I detta arbete föreslår vi en parallell PixelCNN som möjliggör effektivare slutledning genom att modellera vissa pixelgrupper som villkorligt oberoende. Vår nya PixelCNN modell uppnår konkurrenskraftig densitet uppskattning och storleksordningar speedup -O(log N) provtagning i stället för O(N) -att aktivera den praktiska generationen av 512 × 512 bilder. Vi utvärderar modellen på klassvillkorad bildgenerering, text-till-bildsyntes och action-villkorad videogenerering, vilket visar att vår modell uppnår de bästa resultaten bland icke-pixel-autoregressiva densitetsmodeller som möjliggör effektiv provtagning.
För att hantera frågan, en parallelliserad pixelCNN föreslås i REF där författarna har gjort inference förfarande snabbare genom att modellera vissa pixel grupper som villkorligt oberoende.
Parallel Multiscale Autoregressive Density Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}