对抗式学习推断
机器学习
2017-02-22 v3 机器学习
摘要
我们提出对抗式学习推断(ALI)模型，该模型利用对抗过程联合学习生成网络与推断网络。生成网络将随机潜变量的样本映射到数据空间，而推断网络将数据空间中的训练样本映射到潜变量空间。在这两个网络之间构建对抗博弈，并训练一个判别网络以区分来自生成网络的联合潜变量/数据空间样本与来自推断网络的联合样本。我们通过检查模型样本与重构展示了该模型学习相互一致的推断与生成网络的能力，并在半监督 SVHN 和 CIFAR10 任务上取得与最先进水平(state-of-the-art)竞争的性能，从而证实了所学表征的有用性。
引用
@article{arxiv.1606.00704,
title = {Adversarially Learned Inference},
author = {Vincent Dumoulin and Ishmael Belghazi and Ben Poole and Olivier Mastropietro and Alex Lamb and Martin Arjovsky and Aaron Courville},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.00704},
year = {2017}
}