FAST GENERATION FOR CONVOLUTIONAL AUTOREGRESSIVE MODELS

[0shimax]

一言でいうと

RNNを使った自己回帰モデルの（hidden stateの）途中結果をキャッシュしておくことで計算の無駄な繰り返しを無くしWavenetを21倍、PixelCNN++を183倍早くした。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1704.06001

著者/所属機関

Prajit Ramachandran, Tom Le Paine, Pooya Khorrami, Mohammad Babaeizadeh, Shiyu Chang, Yang Zhang, Mark A. Hasegawa-Johnson, Roy H. Campbell, Thomas S. Huang

概要

新規性・差分

手法

結果

コメント

[0shimax]

高速化済みwavenet実装 https://github.com/tomlepaine/fast-wavenet

高速化済みPixelCnn++実装 https://github.com/PrajitR/fast-pixel-cnn