Framsteg i djupa generativa nätverk har lett till imponerande resultat under de senaste åren. Ändå kan sådana modeller ofta slösa sin kapacitet på minutiae dataset, förmodligen på grund av svaga induktiva fördomar i deras dekodrar. Det är där grafikmotorer kan komma väl till pass eftersom de absorberar bort detaljer på låg nivå och representerar bilder som program på hög nivå. Nuvarande metoder som kombinerar djupinlärning och rendering begränsas av handgjorda sannolikhets- eller avståndsfunktioner, ett behov av stora mängder övervakning, eller svårigheter att skala sina inferensalgoritmer till rikare datauppsättningar. För att mildra dessa problem presenterar vi SPIRAL, en motsträvig utbildad agent som genererar ett program som utförs av en grafikmotor för att tolka och ta prover på bilder. Målet med denna agent är att lura en discriminator nätverk som skiljer mellan verkliga och renderade data, tränas med en distribuerad förstärkning lärande setup utan någon tillsyn. Ett överraskande fynd är att använda discriminatorns utdata som en belöningssignal är nyckeln till att låta agenten göra meningsfulla framsteg på att matcha önskad utdata rendering. Såvitt vi vet är detta den första demonstrationen av en end-to-end, oövervakad och kontraarial invers grafik agent på utmanande verkliga världen (MNIST, OMNIGLOT, CELEBA) och syntetiska 3D-datauppsättningar. En video av agenten finns på https://youtu.be/iSyvwAwa7vk.
Att hantera utan träning stroke sekvens, ett diskriminerande nätverk guidar de distribuerade förstärkning inlärare för att göra meningsfulla framsteg i SPIRAL REF.
Synthesizing Programs for Images using Reinforced Adversarial Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}