只需（仅）两者：对抗式生成器-编码器网络
计算机视觉与模式识别
2017-11-07 v3 机器学习
机器学习
摘要
我们提出一种新的自动编码器型架构，可在无监督模式下训练，支持生成与推断，并且其条件与无条件样本的质量通过对抗学习得到提升。与之前自动编码器与对抗网络的混合不同，我们方法中的对抗博弈直接设置在编码器与生成器之间，并且在学习过程中不训练外部映射。博弈目标比较真实与生成数据分布各自与隐空间先验分布的散度。我们展示直接的生成器对编码器博弈导致两组件的紧密耦合，产生出与一些最近提出的更复杂架构质量相当的采样与重建。
引用
@article{arxiv.1704.02304,
title = {It Takes (Only) Two: Adversarial Generator-Encoder Networks},
author = {Dmitry Ulyanov and Andrea Vedaldi and Victor Lempitsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02304},
year = {2017}
}