Generativa kontradiktoriska nät [8] introducerades nyligen som ett nytt sätt att träna generativa modeller. I detta arbete introducerar vi den villkorliga versionen av generativa kontradiktoriska nät, som kan konstrueras genom att helt enkelt mata data, y, vi vill villkora både generator och discriminator. Vi visar att denna modell kan generera MNIST siffror som är konditionerade på klass etiketter. Vi illustrerar också hur denna modell kan användas för att lära sig en multimodal modell, och ger preliminära exempel på en applikation för bildmärkning där vi visar hur denna metod kan generera beskrivande taggar som inte ingår i utbildningsetiketter.
Villkorligt generativt adversarialt nätverk (CGAN) REF är den villkorliga versionen av GAN där generatorn matas med brusvektor tillsammans med ytterligare data (t.ex. klassetiketter) som villkorar både generatorn och discriminatorn.
Conditional Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}