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Deeper Learning
f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization
Sebastian Nowozin, Botond Cseke, Ryota Tomioka. (2016) Abstract Generative neural sampler는 feedforward NN을 통해 샘플링하는 probabilistic model sampling과 도함수를 쉽게 계산할 수 있지만 likelihood, marginalization을 계산할 수 없음 generative-adversarial approach가 더 일반적인 variational divergence estimation approach의 special case임을 논문에서 제시 모든 f-divergence를 generative neural sampler를 학습시킬 때 사용할 수 있음 다양한 divergence function을 사용하는..
AI/Deep Learning
2022. 4. 7. 13:20