論文の概要: Multiscale Generative Models: Improving Performance of a Generative
Model Using Feedback from Other Dependent Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09644v1
- Date: Mon, 24 Jan 2022 13:05:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-25 14:35:19.246459
- Title: Multiscale Generative Models: Improving Performance of a Generative
Model Using Feedback from Other Dependent Generative Models
- Title（参考訳）: マルチスケール生成モデル:他の依存生成モデルからのフィードバックを用いた生成モデルの性能向上
- Authors: Changyu Chen, Avinandan Bose, Shih-Fen Cheng, Arunesh Sinha
- Abstract要約: 実世界の相互作用を反映した相互作用生成モデル(GAN)の構築に向けた第一歩を踏み出す。
我々は,複数の低レベル GAN の出力に高レベル GAN を条件付けした階層的なセットアップを構築し,解析する。
本稿では,より高レベルなGANからのフィードバックを用いて,低レベルなGANの性能を向上させる手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.053377705165786
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Realistic fine-grained multi-agent simulation of real-world complex systems
is crucial for many downstream tasks such as reinforcement learning. Recent
work has used generative models (GANs in particular) for providing
high-fidelity simulation of real-world systems. However, such generative models
are often monolithic and miss out on modeling the interaction in multi-agent
systems. In this work, we take a first step towards building multiple
interacting generative models (GANs) that reflects the interaction in real
world. We build and analyze a hierarchical set-up where a higher-level GAN is
conditioned on the output of multiple lower-level GANs. We present a technique
of using feedback from the higher-level GAN to improve performance of
lower-level GANs. We mathematically characterize the conditions under which our
technique is impactful, including understanding the transfer learning nature of
our set-up. We present three distinct experiments on synthetic data, time
series data, and image domain, revealing the wide applicability of our
technique.
- Abstract（参考訳）: 実世界の複雑なシステムの多エージェントシミュレーションは、強化学習のような下流の多くのタスクに不可欠である。
最近の研究は、実世界のシステムの高忠実性シミュレーションを提供するために生成モデル(特にGAN)を使用している。
しかし、そのような生成モデルはしばしばモノリシックであり、マルチエージェントシステムにおける相互作用のモデリングを見逃してしまう。
本研究では,実世界の相互作用を反映した複数の相互作用生成モデル(GAN)の構築に向けた第一歩を踏み出す。
我々は,複数の低レベル GAN の出力に高レベル GAN を条件付けした階層的なセットアップを構築し,解析する。
本稿では,より高レベルなGANからのフィードバックを用いて,低レベルなGANの性能を向上させる手法を提案する。
我々は,我々の手法が影響のある条件を数学的に特徴付けるとともに,セットアップの伝達学習の性質を理解する。
本稿では,合成データ,時系列データ,画像領域について3つの異なる実験を行い,本手法の幅広い適用性を明らかにする。
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