Vi föreslår en villkorlig icke-autoregressiv neuralsekvensmodell baserad på iterativ förfining. Den föreslagna modellen är utformad på grundval av principerna för latenta variabla modeller och denoiserande autoenkodrar, och är i allmänhet tillämplig på alla sekvensgenerering uppgift. Vi gör en omfattande utvärdering av den föreslagna modellen på maskinöversättning (EnșDe och EnșRo) och bildtextgenerering, och observera att den avsevärt påskyndar avkodningen samtidigt som den håller generationskvalitet jämförbar med den autoregressiva motsvarigheten.
I REF föreslås en icke-automatisk regressiv modell med iterativ förfining.
Deterministic Non-Autoregressive Neural Sequence Modeling by Iterative Refinement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}