文件名称：deep-vector-quantization:了解深网中的矢量量化
文件大小：8KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-06 22:30:09
Python
深度矢量量化-我们可以使用深度矢量量化进行分类吗？ VQ-VAE主要使用在线矢量量化来学习图像补丁的嵌入。 在学习过程中，模型将学习一组量化的嵌入，这些嵌入可用于下游任务，例如图像生成（使用自回归模型-> PixelCNN）。 以这种方式，嵌入学习图像补丁的局部特征。 该项目旨在解决以下问题： VQ框架具有什么水平的学习能力？ 我们可以使用VQ学习整个输入的全局表示吗？ 使用单个VQ功能进行分类还是使用VQVAE中的功能网格更好？ 仅自动编码器是否能够学习量化嵌入甚至分类器？ 是否可以使用其他架构（例如LSTM或Transformer）来学习量化嵌入？ 结果 进行中... 安装 # Clone the repo $ git clone https : // github . com / guglielmocamporese / deep - vector - quantiza
【文件预览】：
deep-vector-quantization-master
----.gitignore(21B)
----config.py(2KB)
----environment.yml(2KB)
----utils.py(738B)
----main.py(2KB)
----model.py(3KB)
----readme.md(3KB)
----quantization.py(6KB)
----dataloaders.py(2KB)