Generativa Adversariala nätverk (GAN) har uppnått anmärkningsvärd framgång i många oövervakade inlärningsuppgifter och utan tvekan, klusterbildning är ett viktigt oövervakat inlärningsproblem. Medan man potentiellt kan utnyttja den latenta rymden tillbaka-projiceringen i GANs till kluster, visar vi att klusterstrukturen inte behålls i GAN latent utrymme. I detta dokument föreslår vi ClusterGAN som en ny mekanism för klusterering med GAN. Genom att ta latenta variabler från en blandning av enhot-kodade variabler och kontinuerliga latenta variabler, tillsammans med ett inverst nätverk (som projicerar data till latent utrymme) tränas tillsammans med en klusterspecifik förlust, kan vi uppnå klusterbildning i latent utrymme. Våra resultat visar ett anmärkningsvärt fenomen som GANs kan bevara latent rymdinterpolering över kategorier, även om discriminatorn aldrig utsätts för sådana vektorer. Vi jämför våra resultat med olika klusterbaslinjer och uppvisar överlägsen prestanda på både syntetiska och verkliga datauppsättningar.
Nyligen, ClusterGAN REF integrerad GAN med en kodare nätverk för kluster genom att skapa en icke-smooth latent utrymme med blandningen av en-hot kodade diskreta variabler och kontinuerlig latenta variabler.
ClusterGAN : Latent Space Clustering in Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}