論文の概要: Generative models with kernel distance in data space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07327v1
- Date: Tue, 15 Sep 2020 19:11:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 05:21:22.448933
- Title: Generative models with kernel distance in data space
- Title(参考訳): データ空間におけるカーネル距離を持つ生成モデル
- Authors: Szymon Knop, Marcin Mazur, Przemys{\l}aw Spurek, Jacek Tabor, Igor
Podolak
- Abstract要約: LCWジェネレータはガウスノイズをデータ空間に変換する際に古典的なGANに似ている。
第一に、カーネル測度を用いたオートエンコーダに基づくアーキテクチャは、データの多様体をモデル化するために構築される。
最終モデルを得るために、ガウスからラテンへのラテントトリック写像を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.002379593718471
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative models dealing with modeling a~joint data distribution are
generally either autoencoder or GAN based. Both have their pros and cons,
generating blurry images or being unstable in training or prone to mode
collapse phenomenon, respectively. The objective of this paper is to construct
a~model situated between above architectures, one that does not inherit their
main weaknesses. The proposed LCW generator (Latent Cramer-Wold generator)
resembles a classical GAN in transforming Gaussian noise into data space. What
is of utmost importance, instead of a~discriminator, LCW generator uses kernel
distance. No adversarial training is utilized, hence the name generator. It is
trained in two phases. First, an autoencoder based architecture, using kernel
measures, is built to model a manifold of data. We propose a Latent Trick
mapping a Gaussian to latent in order to get the final model. This results in
very competitive FID values.
- Abstract(参考訳): 共役データ分散のモデル化を扱う生成モデルは、一般にオートエンコーダまたはGANベースである。
どちらも長所と短所があり、ぼやけた画像を生成したり、トレーニング中に不安定になったり、モード崩壊現象を起こしやすい。
本論文の目的は, 上記のアーキテクチャの間に位置するモデルを構築することであり, 主な弱点を継承しないモデルを構築することである。
提案するlcw生成器(latent cramer-wold generator)はガウス雑音をデータ空間に変換する古典的なganに似ている。
lcwジェネレータは、識別器の代わりにカーネル距離を使用する。
敵の訓練は使用せず、そのため名前生成器が使用される。
訓練は2段階で行われる。
まず、カーネル測度を用いたオートエンコーダベースのアーキテクチャを構築し、データの多様体をモデル化する。
最終モデルを得るために,ガウス型を潜在型にマッピングする潜在型トリックを提案する。
これにより、非常に競合的なFID値が得られる。
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