王小信是從Arxiv編譯來的。

量子比特生產(chǎn)|公眾號QbitAI

最近，DeepMind的Mihaela Rosca、Balaji Lakshminarayanan和David Warde-Farley等公司發(fā)表了題為“基于變分法的自編碼生成對抗網(wǎng)絡(luò)”的文章。

本文提出了利用變分推理將自動編碼器與生成對抗網(wǎng)絡(luò)融合的方法。

摘要

自動編碼生成與網(wǎng)絡(luò)結(jié)合標準格式的GAN算法，通過自動編碼器提供的重建丟失(construction loss)將原始數(shù)據(jù)與模型生成的數(shù)據(jù)區(qū)分開來。該模型的目的是根據(jù)所有可用數(shù)據(jù)進行培訓(xùn)，以避免所學(xué)生成模型的模式?jīng)_突問題。

本文利用構(gòu)建模型的層次結(jié)構(gòu)，提出了自動編碼器與生成網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的規(guī)則。根據(jù)基本原理，變分推理可以作為網(wǎng)上學(xué)習(xí)的基本方法，但必須用合成似然性代替隨機可能性，用隱式分布代替未知后分布。本文利用鑒別器研究網(wǎng)絡(luò)的合成似然和隱式后向分布。

因此，我們開發(fā)了融合方法，將這兩種方法中最好的一種結(jié)合起來，生成變分自動編碼器和對抗網(wǎng)絡(luò)。我們設(shè)定了共同的優(yōu)化目標，討論了引導(dǎo)學(xué)習(xí)的制約因素，結(jié)合大量現(xiàn)有研究，使用了一系列實驗，對本文方法的效果進行了系統(tǒng)、定量的評價。

更多實際性能和結(jié)果討論請參閱論文。

P.s .

他們給自己的方法起了“阿爾法間”的名字，原因是肝臟太多，拉丁字母前綴不足，只能寫希臘字母。

[結(jié)束]

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