正規化多様化【JST・京大機械翻訳】

Liu Shaohui; Zhang Xiao; Wangni Jianqiao; Shi Jianbo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215936386386 整理番号：21P0012236

正規化多様化【JST・京大機械翻訳】

Normalized Diversification

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2019年04月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年10月04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)

多様ではあるが特定のデータを作成することは,生成敵対ネットワーク(GAN)の目標であるが,それはモード崩壊の問題に悩まされている。潜在パラメトリック分布とその対応する高次元出力からスパースサンプル間の正規化ペアワイズ距離を保存するために,このモデルを強制する正規化ダイバーシチの概念を導入した。正規化した多様化は,未知のトポロジーと非一様分布の多様体を折り畳むことを意図し,有効な潜在変数間の安全な補間をもたらす。対距離を最大化し,全距離(正規化器)を更新することにより,このモデルを高次元出力空間で能動的に探索する。正規化ダイバーシチ損失と敵対損失を結合することにより,モード崩壊を被ることなく多様なデータを生成することを示した。実験結果は,著者らの方法が,教師なし画像生成,条件付き画像生成,および強いベースライン上の手姿勢推定に関して一貫した改良を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

前のページに戻る