Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) är framgångsrika djupa generativa modeller. De är baserade på en två-spelare minimax spel. Men den objektiva funktionen som härleds i den ursprungliga motivationen ändras för att få starkare gradienter när man lär sig generatorn. Vi föreslår en ny algoritm som upprepar uppskattning av densitetsförhållandet och minimering av f-divergence. Vår algoritm erbjuder ett nytt enhetligt perspektiv på förståelse av GAN och kan använda sig av flera perspektiv som erhållits från täthetsförhållandets uppskattningsforskning, t.ex. vilken skillnad som är stabil och relativ densitet förhållandet är användbart.
Sambandet mellan uppskattning av densitetsförhållandet och GAN diskuteras också i REF.
Generative Adversarial Nets from a Density Ratio Estimation Perspective
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}