Python 实现自回归模型：PixelRNN/Transformer 的序列生成与并行化 大家好！今天我们来深入探讨如何使用 Python 实现自回归模型，特别是 PixelRNN 和 Transformer 这两种在图像生成和序列建模领域非常流行的模型。我们将重点关注它们的序列生成机制以及如何利用并行化技术来加速训练和推理过程。 1. 自回归模型的基本概念 自回归模型 (Autoregressive Models, AR) 是一种统计模型，它使用先前时间步的输出来预测当前时间步的输出。简单来说，就是“我根据我过去的样子来预测我现在的样子”。 数学上，一个 p 阶的自回归模型 AR(p) 可以表示为： x_t = c + φ_1 * x_{t-1} + φ_2 * x_{t-2} + … + φ_p * x_{t-p} + ε_t 其中： x_t 是时间步 t 的值。 c 是常数项。 φ_i 是模型参数，表示第 i 个滞后项的权重。 x_{t-i} 是时间步 t-i 的值 (滞后项)。 ε_t 是白噪声误差项。 自回归模型的关键在于，当前输出依赖于之前的输出，这使得它们非常适合处 …
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