論文の概要: Latent Space Refinement for Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00792v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 21:01:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 12:12:28.961229
• Title: Latent Space Refinement for Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深部生成モデルのための潜時空間再構成
• Authors: Ramon Winterhalder, Marco Bellagente, Benjamin Nachman
• Abstract要約: 反復生成モデルによる空間改良が, 位相的障害を回避し, 精度を向上できることを示す。 本稿では,LaSeR(Latent Space Refinement)プロトコルを実例で紹介し,正規化フローと生成逆数ネットワークの組み合わせに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4297070083645048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep generative models are becoming widely used across science and industry for a variety of purposes. A common challenge is achieving a precise implicit or explicit representation of the data probability density. Recent proposals have suggested using classifier weights to refine the learned density of deep generative models. We extend this idea to all types of generative models and show how latent space refinement via iterated generative modeling can circumvent topological obstructions and improve precision. This methodology also applies to cases were the target model is non-differentiable and has many internal latent dimensions which must be marginalized over before refinement. We demonstrate our Latent Space Refinement (LaSeR) protocol on a variety of examples, focusing on the combinations of Normalizing Flows and Generative Adversarial Networks.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは様々な目的のために科学や産業で広く利用されている。 一般的な課題は、データ確率密度の正確な暗黙的あるいは明示的な表現を達成することである。 最近の提案では、深層生成モデルの学習密度を向上するために分類器重みを用いた。 我々は、このアイデアをあらゆる種類の生成モデルに拡張し、反復生成モデリングによる潜在空間の洗練が位相的障害を回避し、精度を向上させる方法を示す。 この方法論は、対象モデルが微分不能で、改良前に限界化されなければならない多くの内部潜在次元を持つ場合にも適用される。 本稿では,LaSeR(Latent Space Refinement)プロトコルを実例で紹介し,正規化フローと生成逆数ネットワークの組み合わせに着目した。

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