Abstrakt. Den omvända kartläggningen av GAN:s (Generative Adversarial Nets) generator har ett stort potentiellt värde. Därför har en del verk utvecklats för att konstruera generatorns inversa funktion genom direkt inlärning eller kontradiktoriskt lärande. Även om resultaten är uppmuntrande, är problemet mycket utmanande och de befintliga metoderna för utbildning omvänt modeller av GAN har många nackdelar, såsom svårt att träna eller dålig prestanda. Av dessa skäl föreslår vi en ny metod baserad på användning av omvänd generator (IG) modell som kodare och förtränad generator (G) som dekoder i ett AutoEncoder-nätverk för att träna IG-modellen. I den föreslagna modellen, skillnaden mellan in- och utdata, som är både den genererade bilden av förtränade GAN generator, av AutoEncoder är direkt minimeras. Optimeringsmetoden kan övervinna svårigheten i träning och omvänd modell av en icke-en-till-en funktion. Vi tillämpade även den omvända modellen av GAN:s generatorer på bildsökning och översättning. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet fungerar bättre än de traditionella tillvägagångssätten i bildsökning.
Det finns två viktiga skillnader mellan LIA och den inversa generatorn presenteras i REF.
Learning Inverse Mapping by Autoencoder based Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ICONIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}