Vi föreslår en probabilistisk videomodell, Video Pixel Network (VPN), som uppskattar den diskreta gemensamma fördelningen av de råa pixelvärdena i en video. Modellen och den neurala arkitekturen speglar tid, utrymme och färg struktur video tensorer och koda det som en fyradimensionell beroendekedja. VPN närmar sig bästa möjliga prestanda på Moving MNIST-riktmärket, ett språng över den tidigare tekniken, och de genererade videorna visar endast mindre avvikelser från marken sanningen. VPN producerar också detaljerade prover på åtgärdsvillkor Robotic Pushing riktmärke och generaliserar till rörelse av nya objekt.
Video Pixel Networks REF uppskattar den diskreta gemensamma fördelningen av pixelvärdena i en video genom att koda olika modaliteter såsom tid, utrymme och färginformation.
Video Pixel Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}