We generalize the 'bits back with ANS' method to time-series models with a latent Markov structure. This family of models includes hidden Markov models (HMMs), linear Gaussian state space models (LGSSMs) and many more. We provide experimental evidence that our method is effective for small scale models, and discuss its applicability to larger scale settings such as video compression.


翻译:我们将“ 与 ANS 回溯比特” 的方法概括为具有潜伏的 Markov 结构的时间序列模型。 这组模型包括隐藏的 Markov 模型( MMS ) 、 线性高西亚国家空间模型( LGSSMs ) 以及更多的模型。 我们提供实验性证据,证明我们的方法对小型模型有效,并讨论其是否适用于视频压缩等大型设置。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
122+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
2+阅读 · 2021年7月1日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月31日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
122+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员