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简介:提出一种新的MMGAN架构,使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享,高度共享的生成器(通过混合权重反映)捕获分布的公共方面,而非共享的生成器捕获独特方面。
论文题目:MIXED MEMBERSHIP GENERATIVE ADVERSARI…简介
简介:提出一种新的MMGAN架构,使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享,高度共享的生成器(通过混合权重反映)捕获分布的公共方面,而非共享的生成器捕获独特方面。
论文题目:MIXED MEMBERSHIP GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS(混合成员生成对抗网络)
会议:IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 摘要:GAN被设计为学习单个分布,尽管多个分布可以通过单独处理来建模。 然而,这个简单的实现没有考虑重叠分布。 我们提出了混合成员生成对抗网络(MMGAN),类似于混合成员模型,该模型模拟多个分布并发现