VQVAE模型在图像压缩中的应用 1. 图像压缩是一种常见的数据压缩技术，它可以将大量的图像数据压缩成较小的文件，以便更方便地存储和传输。传统的图像压缩方法如JPEG和PNG等存在一些缺陷，例如失真较大、压缩比较低等。近年来，一些新的图像压缩方法被提出，其中VQVAE模型是一种比较优秀的方法。 2. VQVAE模型概述 VQVAE模型是一种基于变分自编码器（VAE）和向量量化（VQ）的图像压缩模型。它通过将图像编码成低维向量，然后通过向量量化将其离散化，最后再进行解码还原成原始图像。VQVAE

基于VQVAE的长文本生成：利用离散code来建模文本篇章结构 随着人工智能技术的不断发展，文本生成也成为了人们关注的热点之一。在过去，基于神经网络的文本生成技术主要是采用自回归模型，即将文本看作是一个序列，逐个预测下一个单词。这种方法存在着一些问题，比如生成文本的连贯性不够好，容易出现重复和无意义的片段。为了解决这些问题，基于VQVAE的长文本生成技术应运而生。 一、什么是基于VQVAE的长文本生成技术？ VQVAE是一种变分自编码器，它的核心思想是将连续的数据离散化，然后用离散的code来