Vi undersöker icke-identifiability frågor i samband med dubbelriktad adversarial utbildning för gemensam distribution matchning. Inom ramen för villkorlig entropi föreslår vi både kontradiktoriska och icke-adversariska metoder för att lära sig önskvärda matchade gemensamma fördelningar för oövervakade och övervakade uppgifter. Vi förenar en bred familj av kontradiktoriska modeller som gemensamma distributionsmatchningsproblem. Vårt tillvägagångssätt stabiliserar inlärningen av oövervakade dubbelriktade kontradiktoriska inlärningsmetoder. Vidare inför vi en förlängning för halvövervakade inlärningsuppgifter. Teoretiska resultat valideras i syntetiska data och tillämpningar i verkligheten.
Frågor som inte kan identifieras tas dock upp i REF.
Towards Understanding Adversarial Learning for Joint Distribution Matching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}