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.
För att övervinna utbildningssvårigheterna med en modell för återkommande uppmärksamhet föreslår REF en differentierad uppmärksamhetsmekanism och tillämpar den för generativ bildgenerering och bildklassificering.
DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}