論文の概要: Monotone Generative Modeling via a Gromov-Monge Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01375v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 16:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 12:49:06.995656
• Title: Monotone Generative Modeling via a Gromov-Monge Embedding
• Title（参考訳）: Gromov-Monge 埋め込みによるモノトン生成モデル
• Authors: Wonjun Lee, Yifei Yang, Dongmian Zou, Gilad Lerman
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、新しいコンテンツを作成する強力なツールである。 GANは起動条件に対する感受性やモード崩壊といった課題に直面している。 本稿では,Gromov-Monge埋め込みを用いた深層生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.775903646790926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) are powerful tools for creating new content, but they face challenges such as sensitivity to starting conditions and mode collapse. To address these issues, we propose a deep generative model that utilizes the Gromov-Monge embedding (GME). It helps identify the low-dimensional structure of the underlying measure of the data and then maps it, while preserving its geometry, into a measure in a low-dimensional latent space, which is then optimally transported to the reference measure. We guarantee the preservation of the underlying geometry by the GME and $c$-cyclical monotonicity of the generative map, where $c$ is an intrinsic embedding cost employed by the GME. The latter property is a first step in guaranteeing better robustness to initialization of parameters and mode collapse. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of our approach in generating high-quality images, avoiding mode collapse, and exhibiting robustness to different starting conditions.
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GAN)は、新しいコンテンツを作成する強力なツールであるが、開始条件に対する感受性やモード崩壊といった課題に直面している。 このような問題に対処するために,Gromov-Monge 埋め込み (GME) を用いた深層生成モデルを提案する。 基礎となるデータの測度の低次元構造を同定し、幾何学を保存しながらそれを低次元の潜在空間内の測度に写像し、それを基準測度に最適に輸送する。 我々は、gme によって基礎となる幾何の保存と生成写像の周期的単調性を保証するが、ここでは $c$ は gme が使用する内在的埋め込みコストである。 後者の特性は、パラメータの初期化とモード崩壊に対するより良い堅牢性を保証する最初のステップである。 数値実験により,高画質画像の生成,モード崩壊回避,異なる開始条件に対する堅牢性を示す手法の有効性が示された。

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