Generativa neurala provtagare är probabilistiska modeller som implementerar provtagning med feedforward neurala nätverk: de tar en slumpmässig ingång vektor och producerar ett prov från en sannolikhetsfördelning som definieras av nätverksvikterna. Dessa modeller är expressiva och möjliggör effektiv beräkning av prover och derivat, men kan inte användas för att beräkna sannolikheter eller för marginalisering. Den generativaadversariska träningsmetoden gör det möjligt att träna sådana modeller genom användning av ett extra diskriminativt neuralt nätverk. Vi visar att den generativa-adversariella metoden är ett specialfall av en befintlig mer allmän variationsdifferentieringsmetod. Vi visar att alla f - divergence kan användas för att träna generativa neurala provtagare. Vi diskuterar fördelarna med olika val av divergensfunktioner på utbildningens komplexitet och kvaliteten på de erhållna generativa modellerna.
I REF påpekas att den generativa adversariska metoden är ett specialfall av en befintlig mer allmän bedömning av variationsskillnader. Och det härleder GAN utbildningsmål för alla f-divergences, inklusive KL och Pearson skillnader.
f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}