Förmågan hos Generative Adversarial Networks (Gans) ramverk för att lära generativa modeller kartläggning från enkla latent distributioner till godtyckligt komplexa datadistributioner har visats empiriskt, med övertygande resultat som visar generatorer lär sig att "linjärisera semantik" i latent utrymme av sådana modeller. Intuitivt, kan sådana latenta utrymmen fungera som användbara funktioner representationer för hjälpproblem där semantik är relevanta. Men i sin nuvarande form har GAN inga möjligheter att lära sig den omvända kartläggningen - projicering data tillbaka in i latent utrymme. Vi föreslår Bidirective Generative Adversarial Networks (Bigans) som ett sätt att lära sig denna inversa kartläggning, och visa att den resulterande inlärda funktionen representation är användbar för extra övervakad diskriminering uppgifter, konkurrenskraftiga med moderna metoder för oövervakade och självövervakade funktionsinlärning.
Tvåvägs GAN (BiGAN) REF föreslås för att överbrygga gapet att konventionell GAN inte lär sig den inversa kartläggning som projicerar data tillbaka in i latent utrymme, vilket kan vara mycket användbart för oövervakad funktionsinlärning.
Adversarial Feature Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}