WGANのための最適1Wasserstein距離【JST・京大機械翻訳】

Stephanovitch Arthur; Tanielian Ugo; Cadre Benoit; Klutchnikoff Nicolas; Biau Gerard

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212787735624 整理番号：22P0025061

WGANのための最適1Wasserstein距離【JST・京大機械翻訳】

Optimal 1-Wasserstein Distance for WGANs

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発行年： 2022年01月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年10月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Generative Adversarial Networkの背後の作業における数学的力は,挑戦的な理論的課題を提起する。生成された分布の幾何学的特性を特徴付ける重要な疑問に動機づけられて,有限サンプルと漸近領域の両方におけるWasserstein GANs(WGANs)の徹底的な解析を提供した。潜在空間が単変量であり,出力空間の次元に関係なく有効な結果を導く特定のケースを研究した。特に固定サンプルサイズに対して,最適WGANは,サンプル点間の二乗ユークリッド距離の合計を最小化する接続経路と密接にリンクすることを示した。また,WGANは,与えられた収束速度で,サンプルサイズが無限になる傾向があるので,ターゲット分布(1-Wasserstein距離に対して)をアプローチできるという事実を強調し,生成Lipschitz関数のファミリーが適切に成長する。半離散設定における最適輸送理論に関する新しい結果を通過させる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

半導体薄膜 , 人工知能 , 幾何学 , 図形・画像処理一般 , 半導体の結晶成長

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