I detta arbete undersöker vi ett nytt utbildningsförfarande för att lära sig en generativ modell som övergångsoperatör för en Markovkedja, så att den, när den tillämpas upprepade gånger på ett ostrukturerat slumpmässigt bullerprov, kommer att denoise det till ett prov som matchar målfördelningen från utbildningen uppsättningen. Det nya utbildningsförfarandet för att lära sig denna progressiva denoisering innebär provtagning från en något annorlunda kedja än den modellkedja som används för produktion i avsaknad av ett denoiserande mål. I träningskedjan ingjuter vi information från utbildningsmålet som vi vill att kedjorna ska nå med stor sannolikhet. Den lärde övergångsoperatören kan producera kvalitet och varierande prover i ett litet antal steg. Experiment visar konkurrenskraftiga resultat jämfört med de prov som genereras med en grundläggande Generative Adversarial Net.
Det finns också en annan relaterad ny metod för att lära sig en övergång operatör med en denoiserande kostnad, utvecklad parallellt, kallas Infusion training REF, som försöker rekonstruera måldata i kedjan, i stället för det tidigare steget i den destruktiva kedjan.
Learning to Generate Samples from Noise through Infusion Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}