I detta dokument presenterar vi en metod för att lära sig en discriminativ klassificering från omärkta eller delvis märkta data. Vårt tillvägagångssätt bygger på en objektiv funktion som avlöser ömsesidig information mellan observerade exempel och deras förutsagda kategoriska klassfördelning, mot klassifikationens robusthet mot en kontradiktorisk generativ modell. Den resulterande algoritmen kan antingen tolkas som en naturlig generalisering av de generativa kontrariska nätverken (GAN) ramar eller som en utvidgning av den regulariserade informationsmaximization (RIM) ramar till robust klassificering mot en optimal motståndare. Vi utvärderar empiriskt vår metod - som vi dub kategoriserar generativa kontrariska nätverk (eller CatGAN) - på syntetiska data samt på utmanande bildklassificeringsuppgifter, som visar robustheten hos de lärda klassificeringarna. Vi utvärderar ytterligare den trohet av prover som genereras av den kontrarimala generatorn som lärs ut vid sidan av den diskriminativa klassificeringen, och identifierar kopplingar mellan Catgan-målet och discriminativa klusteralgoritmer (t.ex. RIM).
Springenberg föreslog CatGAN som bygger på en objektiv funktion som avhandlar ömsesidig information mellan observerade exempel och deras förutsagda kategoriska klassfördelning, vilket visar robustheten hos de lärda klassificeringarna REF.
Unsupervised and Semi-supervised Learning with Categorical Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}