Wasserstein-2生成ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Korotin Alexander; Egiazarian Vage; Asadulaev Arip; Safin Alexander; Burnaev Evgeny

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217993662325 整理番号：22P0078747

Wasserstein-2生成ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Wasserstein-2 Generative Networks

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発行年： 2019年09月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月10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)

二次コスト(Wasserstein-2距離)に対する最適輸送マッピングを訓練するための新しいエンドツーエンド非ミニマックスアルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,入力凸型ニューラルネットワークとサイクル一貫性正則化を用いて,Wasserstein-2距離を近似した。ポピュラーなエントロピーおよび二次正則化器とは対照的に,サイクル一貫性は,バイアスを導入せず,そして,高次元に良好にスケールする。理論的側面から,著者らのアルゴリズムによって適合した生成写像の特性を推定した。実際的側面から,著者らは,画像対画像色移動,潜在空間最適輸送,画像対画像スタイル転送,およびドメイン適応という広範囲のタスクに関して,著者らのアルゴリズムを評価した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , 数値計算 , パターン認識 , 幾何学

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