Att modellera distributionen av naturliga bilder är ett landmärke problem i oövervakat lärande. Denna uppgift kräver en bildmodell som på en gång är uttrycksfull, dragbar och skalbar. Vi presenterar ett djupt neuralt nätverk som gradvis förutspår pixlarna i en bild längs de två rumsliga dimensionerna. Vår metod modellerar den diskreta sannolikheten för de råa pixelvärden och kodar den kompletta uppsättningen beroenden i bilden. Arkitektoniska nyheter inkluderar snabba tvådimensionella återkommande skikt och en effektiv användning av kvarvarande anslutningar i djupa återkommande nätverk. Vi uppnår log-likelihood poäng på naturliga bilder som är betydligt bättre än den tidigare tekniken. Våra huvudsakliga resultat ger också riktmärken på olika ImageNet dataset. Prover som genereras från modellen verkar skarpa, varierade och globalt sammanhängande.
Van den Oord m.fl. föreslog ett neuralt nätverk som sekventiellt förutspår bild pixlar längs två rumsliga dimensioner REF.
Pixel Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}