論文の概要: The objective function equality property of infoGAN for two-layer network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00443v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 17:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:20:25.861211
• Title: The objective function equality property of infoGAN for two-layer network
• Title（参考訳）: 二層ネットワークにおけるinfoganの目的関数平等性
• Authors: Mahmud Hasan
• Abstract要約: infoGANは、識別器と情報機能を持つジェネレータの2つのネットワークを含むミニマックス問題である。 本研究は,インフォGANの2つの目的関数が,識別器とジェネレータのサンプルサイズが無限大に近づくと等価になることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Information Maximizing Generative Adversarial Network (infoGAN) can be understood as a minimax problem involving two networks: discriminators and generators with mutual information functions. The infoGAN incorporates various components, including latent variables, mutual information, and objective function. This research demonstrates that the two objective functions in infoGAN become equivalent as the discriminator and generator sample size approaches infinity. This equivalence is established by considering the disparity between the empirical and population versions of the objective function. The bound on this difference is determined by the Rademacher complexity of the discriminator and generator function class. Furthermore, the utilization of a two-layer network for both the discriminator and generator, featuring Lipschitz and non-decreasing activation functions, validates this equality
• Abstract（参考訳）: information maximizing generative adversarial network (infogan) は、2つのネットワーク(識別器と相互情報機能を持つ生成器)を含むミニマックス問題として理解することができる。 infoGANは、潜伏変数、相互情報、目的関数など、様々なコンポーネントを組み込んでいる。 本研究は,インフォGANの2つの目的関数が,識別器とジェネレータのサンプルサイズが無限大に近づくと等価になることを示す。 この等価性は、目的関数の経験的バージョンと人口的バージョンの違いを考慮して確立される。 この差分のバウンドは、判別器と生成関数クラスのラデマッハ複雑性によって決定される。 さらに、リプシッツと非減少活性化関数を特徴とする判別器とジェネレータの両方に二層ネットワークを利用することにより、この等価性を検証する。

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