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学习自然数据的分布 1D序列，例如文本或声音
2D张量（例如图像）的自回归模型
3D张量，例如视频
PixelRNN/PixelCNN (图像) Video Pixel Nets (视频) ByteNet (语言/seq2seq) WaveNet (音频)
前人研究： 自回归图像模型（Autoregressive image models） Dilated convolutions RNN 与 语言/翻译建模（RNN and language/translation modelling）
1D序列的架构（Bytenet/Wavenet） 编码中dilated、masked 1D卷积的堆栈 架构在时间维度（在训练或评分过程）中是可并行的 容易接入多个状态
模型&测试 ByteNet+SubBN 1.33 ByteNet+Layer Norm 1.315
1D序列（Bytenet / Wavenet）的架构 可用于从文本到语音的转换
用于机器翻译和Seq2Seq的Bytenet 通过保留解析度泛化LSTM seq2seq 动态unfolding，而非attention 线性时间计算
Bytenet 学习对齐源和目标的记号
视频像素网络（Video Pixel Net ) Masked卷积
保留解析度的CNN编码器→PixelCNN解码器
离散化（SoftMax）
Video Pixel Net Moving MNIST
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