I detta dokument föreslås en multi-grid metod för att lära energi-baserade generativa ConvNet modeller av bilder. För varje rutnät lär vi oss en energibaserad probabilistisk modell där energifunktionen definieras av ett nedifrån-och-upp-konvolutionellt neuralt nätverk (ConvNet eller CNN). Att lära sig en sådan modell kräver att man skapar syntetiserade exempel från modellen. Inom varje iteration av vår inlärningsalgoritm, för varje observerad träningsbild, genererar vi syntetiserade bilder vid flera rutnät genom att initiera det finita steget MCMC provtagning från en minimal 1 × 1 version av träningsbilden. Den syntetiserade bilden vid varje efterföljande rutnät erhålls genom en finit-steg MCMC initieras från den syntetiserade bilden som genereras vid föregående grövre rutnät. Efter att ha erhållit de syntetiserade exemplen uppdateras modellernas parametrar vid flera rutnät separat och samtidigt baserat på skillnaderna mellan syntetiserade och observerade exempel. Vi visar att denna multi-grid metod kan lära sig realistiska energi-baserade generativa ConvNet modeller, och det överträffar den ursprungliga kontrasterande divergens (CD) och persistent CD.
Till exempel föreslår REF en multi-grid metod för att lära energibaserade generativa ConvNet modeller.
Learning Generative ConvNets via Multi-grid Modeling and Sampling
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}