Generativa kontradiktoriska nätverk är en effektiv metod för att lära sig rika latenta representationer av kontinuerliga data, men har visat sig svåra att tillämpa direkt på diskreta strukturerade data, såsom textsekvenser eller diskreterade bilder. Helst kunde vi koda diskreta strukturer i ett kontinuerligt kodutrymme för att undvika detta problem, men det är svårt att lära sig en lämplig allmän kodare. I detta arbete överväger vi ett enkelt tillvägagångssätt för att hantera dessa två utmaningar gemensamt, med användning av en diskret struktur autoencoder med ett kodutrymme som regleras av generativ kontrarioral utbildning. Modellen lär sig ett smidigt regulariserat kodutrymme samtidigt som den fortfarande kan modellera de underliggande data, och kan användas som en diskret GAN med förmågan att generera sammanhängande diskreta utgångar från kontinuerliga prover. Vi demonstrerar empiriskt hur nyckelegenskaperna hos data fångas i modellens latenta utrymme och utvärderar själva modellen på uppdrag av diskret bildgenerering, textgenerering och halvövervakat lärande.
I REF-modellen lär sig ett smidigt kodutrymme och kan användas som en diskret GAN med förmågan att generera sammanhängande diskreta utgångar från kontinuerliga prover.
Adversarially Regularized Autoencoders for Generating Discrete Structures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}