I detta dokument föreslår vi "adversarial autoencoder" (AAE), som är en probabilistisk autoencoder som använder de nyligen föreslagna generativa kontrariska nätverken (GAN) för att utföra variationell inferens genom att matcha den aggregerade bakre delen av den dolda kodvektorn för autoencoder med en godtycklig tidigare distribution. Att matcha den aggregerade bakre delen med den föregående säkerställer att generera från någon del av tidigare utrymme resulterar i meningsfulla prover. Som ett resultat av detta lär sig avkodningen av den kontradiktoriska autoenkodern en djup generativ modell som kartlägger den påtvingade före datadistributionen. Vi visar hur den kontrariska autoenkodern kan användas i tillämpningar som semi-övervakad klassificering, disentangling stil och innehåll av bilder, oövervakad klusterbildning, dimensionalitetsreduktion och datavisualisering. Vi utförde experiment på MNIST, Street View House Numbers och Toronto Face datauppsättningar och visar att kontrariska autoencoders uppnå konkurrenskraftiga resultat i generativ modellering och semi-övervakade klassificering uppgifter.
Makhzani m.fl. I REF föreslogs idén om Adversarial Autoencoder (AAE), där kodaren i ramverket lär sig att omvandla datadistributionen till den tidigare, samtidigt som det formella autoencoder-målet respekteras.
Adversarial Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}