I oövervakad domänkartläggning får eleven två oöverträffade datauppsättningar A och B. Målet är att lära sig en kartläggning GAB som översätter ett prov i A till det analoga provet i B. Nya metoder har visat att när man lär sig samtidigt både GAB och den inversa kartläggningen GBA, uppnås övertygande kartläggningar. I detta arbete presenterar vi en metod för att lära GAB utan att lära GBA. Detta görs genom att lära sig en kartläggning som upprätthåller avståndet mellan ett par prover. Dessutom erhålls goda kartläggningar, även genom att hålla avståndet mellan olika delar av samma prov före och efter kartläggningen. Vi presenterar experimentella resultat som den nya metoden inte bara tillåter ensidig kartläggning lärande, men också leder till att man föredrar numeriska resultat över den befintliga cirkularity-baserade begränsningen. Hela vår kod görs tillgänglig för allmänheten på https://github.com/sagiebenaim/DistansGAN.
Nyligen, Benaim och Wolf REF rapporterade att upprätthålla avstånden mellan prover inom domäner tillåter ensidig oövervakad domänkartläggning.
One-Sided Unsupervised Domain Mapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}