Non Autoregressive Neural(비 자기회귀 신경)란 무엇입니까?
Non Autoregressive Neural 비 자기회귀 신경 - This paper introduces Parallel Tacotron 2, a non-autoregressive neural text-to-speech model with a fully differentiable duration model which does not require supervised duration signals. [1] Non-autoregressive neural machine translation achieves remarkable inference acceleration compared to autoregressive models. [2] In addition, we incorporated PeriodNet, a non-autoregressive neural vocoder with robustness for the pitch, into our systems to generate a high-fidelity singing voice waveform. [3] Fully non-autoregressive neural machine translation (NAT) simultaneously predicts tokens with single forward of neural networks, which significantly reduces the inference latency at the expense of quality drop compared to the Transformer baseline. [4] This paper proposes a non-autoregressive neural text-to-speech model augmented with a variational autoencoder-based residual encoder. [5] Non-Autoregressive Neural Machine Translation (NAT) has achieved significant inference speedup by generating all tokens simultaneously. [6] Non-Autoregressive Neural Machine Translation (NAT) removes the autoregressive mechanism and achieves significant decoding speedup by generating target words independently and simultaneously. [7]이 백서에서는 감독된 기간 신호가 필요하지 않은 완전 미분 기간 모델이 있는 비 자기회귀 신경 텍스트 음성 변환 모델인 병렬 Tacotron 2를 소개합니다. [1] 비 자기회귀 신경 기계 번역은 자기회귀 모델에 비해 놀라운 추론 가속을 달성합니다. [2] 또한 피치에 대한 견고성을 갖춘 비 자기회귀 신경 보코더인 PeriodNet을 시스템에 통합하여 충실도가 높은 노래 음성 파형을 생성했습니다. [3] 완전 비 자기회귀 신경 기계 번역(NAT)은 신경망의 단일 전달로 토큰을 동시에 예측하므로 Transformer 기준선과 비교하여 품질 저하를 희생하면서 추론 대기 시간을 크게 줄입니다. [4] 이 논문은 변이 자동 인코더 기반 잔차 인코더로 증강된 비 자기회귀 신경 텍스트 음성 변환 모델을 제안합니다. [5] 비 자기회귀 신경 기계 번역(NAT)은 모든 토큰을 동시에 생성하여 상당한 추론 속도 향상을 달성했습니다. [6] 비 자동 회귀 신경 기계 번역(NAT)은 자동 회귀 메커니즘을 제거하고 대상 단어를 독립적으로 동시에 생성하여 상당한 디코딩 속도 향상을 달성합니다. [7]