雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))AI研習(xí)社【本期論文】

Optimizing the Latent Space of Generative Networks

生成網(wǎng)絡(luò)潛優(yōu)化

近期，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在機(jī)器學(xué)習(xí)研究方面取得了新的進(jìn)展。我們可以直接合成動(dòng)物新的圖像，從圖像中創(chuàng)建3D圖形，或者根據(jù)我們對(duì)圖像的編輯來(lái)創(chuàng)建新的產(chǎn)物。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)意味著有兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相互競(jìng)爭(zhēng)相互比賽。生成網(wǎng)絡(luò)嘗試生成越來(lái)越多逼真的圖像，并將這些圖像傳遞給判別網(wǎng)絡(luò)，而判別網(wǎng)絡(luò)嘗試判斷真實(shí)的圖像與偽造的圖像之間的區(qū)別。

在這個(gè)過(guò)程中 兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起進(jìn)行學(xué)習(xí)和提高，知道它們能力越來(lái)越強(qiáng)（達(dá)到穩(wěn)態(tài)）。

但是，互相訓(xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)并非一帆風(fēng)順——我們不知道過(guò)程是否收斂，或者是否達(dá)到非合作博弈均衡。非合作博弈均衡是指，兩個(gè)行為者相信他們已經(jīng)找到了一個(gè)最佳的策略，同時(shí)也考慮到了其他行為人可能的決定，但他們也不會(huì)對(duì)改變他們自己的策略有興趣。

正如游戲中經(jīng)典場(chǎng)景：兩名被定罪的嫌疑人正在考慮他們是否應(yīng)該相互勾結(jié)，但其中一方不知道對(duì)方?jīng)Q定采取的是什么樣的行動(dòng)。

人工智能和游戲理論有相似之處，但是更厲害的地方在于：在這里，我們嘗試建立一個(gè)不需要處理這種情況的系統(tǒng)，這種方式簡(jiǎn)稱為生成潛優(yōu)化，簡(jiǎn)稱GLO。

以下將介紹只通過(guò)使用生成網(wǎng)絡(luò)來(lái)欺騙判別網(wǎng)絡(luò)。如果你修讀過(guò)字體設(shè)計(jì)專業(yè)，你久知道這是一個(gè)非常復(fù)雜的領(lǐng)域。但是，如果我們想創(chuàng)建一個(gè)新的字體類(lèi)型，我們通常只關(guān)心是幾個(gè)特性，比如他們要如何彎曲，再或者就像我們處理一種簡(jiǎn)單描述襯線字體那樣，同樣的原則也可以應(yīng)用于人臉、動(dòng)物以及你能想象的到的大多數(shù)課題。這意味著有許多復(fù)雜的，包含大量信息的概念。

這些概念其中大部分信息可以只通過(guò)少量功能的簡(jiǎn)單描述來(lái)捕獲，這是通過(guò)將該高維數(shù)據(jù)投影到低維隱藏空間來(lái)完成的。

這個(gè)潛在空間有助于消除對(duì)抗性優(yōu)化，使得該系統(tǒng)更加容易訓(xùn)練。主要的優(yōu)點(diǎn)是它仍然保留了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)具有吸引力的屬性，這意味著它可以從學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集合中合成新的樣本。

如果學(xué)到鳥(niǎo)的概念，就能合成新的鳥(niǎo)類(lèi)，它可以在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間執(zhí)行連續(xù)插值。這意味著我們可以在兩種選擇之間產(chǎn)生中間狀態(tài)，它也能夠在任意數(shù)量的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間執(zhí)行簡(jiǎn)單的算術(shù)運(yùn)算。

例如，如果A是戴有太陽(yáng)鏡的男性，B是沒(méi)有太陽(yáng)眼鏡的男性，C是女性。那么A-B+C將產(chǎn)生戴有太陽(yáng)鏡的女性。它也可以用于超分辨率，當(dāng)然還有其他很多方面。

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閱讀論文：https://arxiv.org/abs/1707.05776

經(jīng)驗(yàn)豐富的同學(xué)知道，對(duì)于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，有很多關(guān)于如何通過(guò)更多細(xì)節(jié)合成高分辨率圖像的研究。這意味著，這又是一項(xiàng)令人興奮，使人視野更加開(kāi)闊的工作。但這并不能與GAN后續(xù)工作進(jìn)行比較，畢竟GAN還建立在更為成熟的研究的基礎(chǔ)之上。

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