Vi introducerar den motsträviga inferensmodellen (ALI), som tillsammans lär sig ett generationsnätverk och ett inferensnätverk med hjälp av en kontradiktorisk process. Generationsnätverket kartlägger prover från stokastiska latenta variabler till datarymden medan inferencenätverket kartlägger övningsexempel i datautrymme till utrymmet för latenta variabler. Ett kontradiktoriskt spel kastas mellan dessa två nätverk och ett discriminativt nätverk som tränas för att skilja mellan gemensamma latenta/data-rymd prover från det generativa nätverket och gemensamma prover från inference nätverket. Vi illustrerar modellens förmåga att lära sig ömsesidigt sammanhängande inferens- och generationsnätverk genom inspektioner av modellprover och rekonstruktioner och bekräftar nyttan av de inlärda representationerna genom att uppnå en prestanda som konkurrerar med andra nyligen genomförda metoder för den semiövervakade SVHN-uppgiften.
Ref försökte göra en gemensam åtskillnad mellan inte bara verkliga och genererade prover utan också deras latenta variabler i en kontradiktorisk process.
Adversarially Learned Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}