最近の機械学習の研究では、VAE などの深い生成モデルと、学習された圧縮で使用されるレート歪み損失との間の関連性が明らかになりましたが、この研究のほとんどは画像に焦点を当てています。同様の精神で、私

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/11 12:01

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739159635336367525/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.13136v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.13136v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.13136v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ニューラルビデオ圧縮のための生成モデリングからの洞察</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/compression">compression</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/autoregressive">autoregressive</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 最近の機械学習の研究では、VAE などの深い生成モデルと、学習された圧縮で使用されるレート歪み損失との間の関連性が明らかになりましたが、この研究のほとんどは画像に焦点を当てています。同様の精神で、私</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230711#bookmark-4739159635336367525"><span class="datetime-body">2023/07/11 12:01</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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