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From Pure Math to Applied Math

Stat/ML from a pure mathematical perspective.

ENERGY-BASED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKなるもの

機械学習 Deep Learning

ここ数日は

Generative Adversarial Networkモデル(通称GAN)
[1406.2661] Generative Adversarial Networks

Deep Convolutional Generative Adversarial Networkモデル(通称DCGAN)
[1511.06434] Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks


に感動して、その実装もかねてchainer使いになろうとしてます。


そんな中、DCGAN以外にGAN周りの最近のモデルってどんなものがあるのだろう??

と思いArxiv先生に聞いてみたら面白そうな論文を見つけました:

[1609.03126] Energy-based Generative Adversarial Network

ENERGY-BASED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

と言う新しいモデルだそうで、一般のGANにおける識別人(Discriminator)の役割を


データが住んでる空間におけるある種のエネルギー関数だと考え


モデリングしたいデータ多様体の近くでは低エネルギー


離れた場所では高エネルギー


となるような物としてみなしましょうと言うものだそうです。



直感的には通常のGANの識別人の密度関数を当該のエネルギー関数と考えるって感じでしょうか。



全く新しい事っていうわけではないですが、私の専門が””幾何学””ですので、こっちのほうが親近感わきますね。笑


これからじっくり読んでみたいと思います。