論文の概要: On the Nash equilibrium of moment-matching GANs for stationary Gaussian
processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07136v1
- Date: Mon, 14 Mar 2022 14:30:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-15 23:17:57.989959
- Title: On the Nash equilibrium of moment-matching GANs for stationary Gaussian
processes
- Title（参考訳）: 定常ガウス過程に対するモーメントマッチングGANのナッシュ平衡について
- Authors: Sixin Zhang
- Abstract要約: 我々は、一貫したナッシュ均衡の存在は、判別器ファミリーの選択に大きく依存していることを示す。
さらに、一貫した平衡に向けた勾配降下法における局所安定性と大域収束について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.25477613430341
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) learn an implicit generative model
from data samples through a two-player game. In this paper, we study the
existence of Nash equilibrium of the game which is consistent as the number of
data samples grows to infinity. In a realizable setting where the goal is to
estimate the ground-truth generator of a stationary Gaussian process, we show
that the existence of consistent Nash equilibrium depends crucially on the
choice of the discriminator family. The discriminator defined from second-order
statistical moments can result in non-existence of Nash equilibrium, existence
of consistent non-Nash equilibrium, or existence and uniqueness of consistent
Nash equilibrium, depending on whether symmetry properties of the generator
family are respected. We further study the local stability and global
convergence of gradient descent-ascent methods towards consistent equilibrium.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans)は、2人のプレイヤーによるゲームを通じてデータサンプルから暗黙的な生成モデルを学ぶ。
本稿では,データサンプルの数が無限に増加するにつれて一貫したゲームにおけるナッシュ均衡の存在について検討する。
定常ガウス過程の基底-真性生成子を推定するための実現可能な設定において、一貫性のあるナッシュ平衡の存在は、判別子族の選択に決定的に依存することを示す。
2階統計モーメントから定義される判別器は、ナッシュ平衡の非存在、一貫性のない非ナッシュ平衡の存在、あるいはジェネレータファミリーの対称性が尊重されるかどうかによって、一貫したナッシュ平衡の存在と特異性をもたらす。
さらに, 勾配降下法における局所的安定性と大域的収束について検討した。
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