Djupa generativa modeller har uppnått imponerande framgång under de senaste åren. Generativa Adversarial Networks (Gans) och Variational Autoencoders (VAEs), som kraftfulla ramar för djupt generativt modellinlärning, har till stor del betraktats som två skilda paradigm och har fått omfattande oberoende studie respektive. I detta dokument fastställs formella kopplingar mellan djupgenerativa modelleringsmetoder genom en ny formulering av GAN och VEA. Vi visar att GANs och VAEs i huvudsak minimerar KL divergens av respektive bakre och inference fördelningar med motsatta riktningar, förlänga de två inlärningsfaserna av klassiska wake-sömn algoritm, respektive. Den enhetliga vyn ger ett kraftfullt verktyg för att analysera en mångfald av befintliga modellvarianter, och gör det möjligt att utbyta idéer över forskningslinjer på ett principfast sätt. Till exempel överför vi viktningsmetoden i VAE-litteratur för förbättrad GAN-inlärning och förbättrar VAE med en kontradiktorisk mekanism för att utnyttja genererade prover. Kvantitativa experiment visar att de importerade utvidgningarna är allmänna och effektiva.
REF ger en enhetlig bild av en rad djupa generativa metoder.
On Unifying Deep Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}