Vi introducerar modellen "Energy-based Generative Adversarial Network" (EBGAN) som betraktar discriminatorn som en energifunktion som tillskriver lågenergi till regionerna nära datamångfalden och högre energier till andra regioner. Likt de probabilistiska GAN:erna ses en generator som tränas att producera kontrastiva prover med minimala energier, medan discriminatorn är tränad att tilldela höga energier till dessa genererade prover. Betrakta discriminatorn som en energifunktion gör det möjligt att använda ett brett utbud av arkitekturer och förlustfunktioner utöver den vanliga binära klassificerare med logistisk utgång. Bland dem visar vi ett ögonblick av EBGAN ramverk som använder en auto-encoder arkitektur, med energin är återuppbyggnad fel, i stället för diskriminator. Vi visar att denna form av EBGAN uppvisar mer stabilt beteende än vanliga GANs under träning. Vi visar också att en enskalig arkitektur kan tränas för att generera högupplösta bilder.
Energy-Based Generative Adversarial Network (EBGAN) REF introducerar ett annat perspektiv för att formulera GANs.
Energy-based Generative Adversarial Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}