자료에서 잠재 표현으로
BiGAN은 잠재 분포에서 자료를 만드는 생성 모형에 역방향 매핑을 학습하는 구조를 더했다. 관측 자료가 주어졌을 때 의미 있는 잠재 표현을 얻고 이를 후속 판별 과제에 활용하는 것이 목적이다.
결합 표본을 비교하는 ALI
ALI의 생성 신경망은 잠재 변수에서 자료를 만들고 추론 신경망은 자료에서 잠재 변수로 매핑한다. 판별기는 각 경로가 만든 자료와 잠재 변수의 결합 표본을 구별하도록 학습한다.
표현의 유용성
BiGAN은 학습된 특징을 감독 판별 과제에서 평가했다. ALI는 생성 표본과 재구성을 조사하고 SVHN 및 CIFAR10 반지도 과제에서 표현의 유용성을 평가했다.
관련 문서
적대적 변분 베이즈 / 적대적 오토인코더 / 변분 오토인코더 / 생성적 적대 신경망 / 잠재 변수 / 표현 학습