Vi presenterar en autoencoder som utnyttjar inlärda representationer för att bättre mäta likheter i datarymden. Genom att kombinera en variantal autoencoder med ett generativt kontradiktoriskt nätverk kan vi använda inlärda funktionsrepresentationer i GAN-dicriminatorn som grund för VAE-rekonstruktionsmålet. Därmed ersätter vi elementvisa fel med funktionsvisa fel för att bättre fånga datadistributionen samtidigt som vi erbjuder invarians mot t.ex. Översättning. Vi tillämpar vår metod på bilder av ansikten och visar att det överträffar VAEs med elementvisa likheter i termer av visuell trohet. Dessutom visar vi att metoden lär sig en inbäddning där hög nivå abstrakta visuella egenskaper (t.ex. bära glasögon) kan ändras med hjälp av enkel aritmetik.
Larsen m.fl. REF presenterade en autokodare som utnyttjar inlärda representationer för att bättre mäta likheter i datarymden.
Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}