Vi föreslår Wasserstein Auto-Encoder (WAE)-en ny algoritm för att bygga en generativ modell av datadistributionen. WAE minimerar en straffbar form av Wasserstein avståndet mellan modellen distribution och målfördelningen, vilket leder till en annan regularizer än den som används av Varial Auto-Encoder (VAE) [1]. Denna regularizer uppmuntrar den kodade träningsdistributionen att matcha föregående. Vi jämför vår algoritm med flera andra tekniker och visar att det är en generalisering av kontradiktoriska autokodare (AAE) [2]. Våra experiment visar att WAE delar många av egenskaperna hos VAEs (stabil träning, kodare-dekoder arkitektur, trevlig latent grenrör struktur) samtidigt generera prover av bättre kvalitet, mätt med FID-poäng.
I REF antar författarna Wasserstein-avståndet i det latenta utrymmet för att mäta avståndet mellan fördelningen av den latenta koden och den givna och generera bilder med bättre kvalitet.
Wasserstein Auto-Encoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}