論文の概要: Brainstorming Generative Adversarial Networks (BGANs): Towards
Multi-Agent Generative Models with Distributed Private Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00306v2
- Date: Fri, 15 Jan 2021 02:49:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 19:57:47.250196
- Title: Brainstorming Generative Adversarial Networks (BGANs): Towards
Multi-Agent Generative Models with Distributed Private Datasets
- Title（参考訳）: Brainstorming Generative Adversarial Networks (BGANs):分散プライベートデータセットを用いたマルチエージェント生成モデルを目指して
- Authors: Aidin Ferdowsi and Walid Saad
- Abstract要約: 生成的敵ネットワーク(GAN)は、データ空間を適切に表現する大規模なデータセットによって供給されなければならない。
多くのシナリオでは、利用可能なデータセットは制限され、複数のエージェントに分散する可能性がある。
本稿では,BGAN(Breepstorming GAN)アーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.39666385596449
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To achieve a high learning accuracy, generative adversarial networks (GANs)
must be fed by large datasets that adequately represent the data space.
However, in many scenarios, the available datasets may be limited and
distributed across multiple agents, each of which is seeking to learn the
distribution of the data on its own. In such scenarios, the local datasets are
inherently private and agents often do not wish to share them. In this paper,
to address this multi-agent GAN problem, a novel brainstorming GAN (BGAN)
architecture is proposed using which multiple agents can generate real-like
data samples while operating in a fully distributed manner and preserving their
data privacy. BGAN allows the agents to gain information from other agents
without sharing their real datasets but by "brainstorming" via the sharing of
their generated data samples. In contrast to existing distributed GAN
solutions, the proposed BGAN architecture is designed to be fully distributed,
and it does not need any centralized controller. Moreover, BGANs are shown to
be scalable and not dependent on the hyperparameters of the agents' deep neural
networks (DNNs) thus enabling the agents to have different DNN architectures.
Theoretically, the interactions between BGAN agents are analyzed as a game
whose unique Nash equilibrium is derived. Experimental results show that BGAN
can generate real-like data samples with higher quality and lower
Jensen-Shannon divergence (JSD) and Fr\'echet Inception distance (FID) compared
to other distributed GAN architectures.
- Abstract（参考訳）: 高い学習精度を達成するには、データ空間を適切に表現する大規模なデータセットによってGAN(Generative Adversarial Network)を供給しなければならない。
しかしながら、多くのシナリオでは、利用可能なデータセットは制限され、複数のエージェントに分散される可能性がある。
このようなシナリオでは、ローカルデータセットは本質的にプライベートであり、エージェントは共有を望まないことが多い。
本稿では,このマルチエージェントgan問題に対処するために,複数のエージェントが,完全に分散した動作とデータのプライバシの保持をしながら,実データサンプルを生成できる新しいブレインストーミングgan(bgan)アーキテクチャを提案する。
BGANは、エージェントが実際のデータセットを共有することなく、生成されたデータサンプルを共有することで、他のエージェントから情報を取得することを可能にする。
既存の分散GANソリューションとは対照的に、提案したBGANアーキテクチャは完全に分散するように設計されており、集中型コントローラは不要である。
さらに、BGANは拡張性があり、エージェントのディープニューラルネットワーク(DNN)のハイパーパラメータに依存しないことが示され、エージェントは異なるDNNアーキテクチャを持つことができる。
理論的には、BGANエージェント間の相互作用は、ユニークなナッシュ平衡が導出されるゲームとして解析される。
実験の結果、BGANは、他の分散GANアーキテクチャと比較して、高品質でJensen-Shannon分散(JSD)とFr\echetインセプション距離(FID)の低い実データサンプルを生成することができた。
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