Detta dokument beskriver InfoGAN, en informations-teoretisk förlängning till Generative Adversarial Network som kan lära sig disentrangerade representationer på ett helt oövervakat sätt. InfoGAN är ett generativt kontradiktoriskt nätverk som också maximerar den ömsesidiga informationen mellan en liten delmängd av de latenta variablerna och observationen. Vi får en lägre gräns för det ömsesidiga informationsmålet som kan optimeras effektivt. Specifikt, InfoGAN framgångsrikt löses skriva stilar från siffror former på MNIST dataset, posera från belysning av 3D renderade bilder, och bakgrundssiffror från den centrala siffran på SVHN datasetet. Den upptäcker också visuella begrepp som inkluderar frisyrer, närvaro / frånvaro av glasögon, och känslor på CelebA ansikte dataset. Experiment visar att InfoGAN lär sig tolkningsbara representationer som är konkurrenskraftiga med representationer som lärts av befintliga övervakade metoder.
På liknande sätt lär sig Infogan REF olika representationer på ett helt oövervakat sätt.
InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}