Detta papper introducerar Deep Recurrent Attentive Writer (DRAW) neurala nätverk arkitektur för bildgenerering. DRAW nätverk kombinerar en ny spatial uppmärksamhetsmekanism som efterliknar foveation av det mänskliga ögat, med en sekventiell variation av auto-encoding ram som möjliggör iterativ konstruktion av komplexa bilder. Systemet förbättras avsevärt på state of the art för generativa modeller på MNIST, och när tränas på Street View House Numbers dataset, genererar det bilder som inte kan skiljas från verkliga data med blotta ögat.
DRAW REF integrerar en rumslig uppmärksamhetsmekanism som efterliknar det mänskliga ögat i en generativ modell för att generera bildprover i olika transformationer.
DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}