To achieve this goal, we extend a deep Adversarial Autoencoder model (AAE) to accept 3D input and create 3D output. Thanks to our end-to-end training regime, the resulting method called 3D Adversarial Autoencode
AAE相比原始GAN而言,显然具有了很多让生成结果更可控的特性,在论文中展示的结果非常不错,我自己在MNIST数据上通生成的图片结果也感觉比之前DCGAN产生的图片质量更高,如下图所示: 不过个人认为,由于Autoencoder本身在分辨率较高的自然图像数据上重构效果就不算太好,因此现阶段还很难把AAE扩展到高分辨率图片数据上,并且...
对抗性自动编码器 (Adversarial Autoencoder, AAE) 的本质 arxiv.org/pdf/1511.0564 生成对抗网络 (GAN) 的本质 生成对抗网络 (GAN) 是一种基于博弈论思想的生成模型框架,旨在通过两个对抗网络的训练达到生成高质量样本的目的。 GAN 的核心思想:最小-最大博弈 GAN 的核心是一个 最小-最大对抗博弈。 其中包括...
在本文中,我们提出了“对抗自动编码器(adversarial autoencoder)”(AAE),这是一种概率自动编码器(probabilistic autoencoder),它使用最近提出的生成对抗网络( generative adversarial networks)(GAN)通过将自动编码器的隐藏代码向量的聚合后验与任意先验分布(arbitrary prior distribution)进行匹配来执行变分推理。 将聚合后...
The adversarial autoencoder is an autoencoder that is regularized by matching the aggregated posterior, q(z), to an arbitrary prior, p(z). 公式(1)是paper中给出的q(z)的表达式。 AAE就是一种让 q(z)去匹配p(z)的AE,配合最上边的符号解释和“AE简易说明图”,我们可以理解这句话,也可以理解这个...
1 对抗自动编码器(Adversarial Autoencoders,AAE) 假设xx是输入向量,zz是AE的隐藏层编码向量。令p(z)p(z)表示想要加在编码上的先验分布,q(z|x)q(z|x)是一个编码分布,p(x|z)p(x|z)是一个解码分布。同时,令pd(x)pd(x)表示数据分布,p(x)p(x)表示模型分布。基于AE的编码函数q(z|x)q(z|x),...
由University of Toronto、Google Brain和OpenAI合作的文章Adversarial Autoencoders(AAE)提出了一个使用Autoencoder进行对抗学习的idea,某种程度上对之前这些问题提供了一些新思路,并且包含了Unsupervised、Semi-Supervised和Supervised三种formulation。这篇文章其实自己已经看了有挺长一段时间,不过由于在和另一篇InfoGAN做对比以...
Figure 1. Basic architecture of an AAE. Top row is an autoencoder while the bottom row is an adversarial network which forces the output to the encoder to follow the distribution $p(z)$. On the adversarial regularization part the discriminator recieves $z$ distributed as $q(z|x)$ and $...
Any autoencoder network can be turned into a generative model by imposing an arbitrary prior distribution on its hidden code vector. Variational Autoencoder (VAE) [2] uses a KL divergence penalty to impose the prior, whereas Adversarial Autoencoder (AAE) [1] uses {\it generative adversarial ...
The adversarial AutoEncoder (AAE) consists of an AutoEncoder trained in an adversarial manner by introducing an additional constraint. The latent space is constrained to follow some given prior distribution p(z). This approach allows smoother representation in z, and provides a flexible and powerful...