TL;DR我们引入了 Primal-Dual Wasserstein GAN 作为一种新的学习算法,用于基于最优输运问题的原始和对偶公式建立数据分布的潜在变量模型,同时通过对偶公式训练解码器实现生成模型,通过适当的正则化来保留最优批评者的性质,实现比以前的方法更好的图像生成效果。
Abstract
We introduce primal-dual wasserstein gan, a new learning algorithm for
building latent variable models of the data distribution based on the primal
and the dual formulations of the optimal transport (OT) problem.
本文以优化传输问题为基础,研究了无监督生成建模,并使用惩罚最优传输(POT)目标来有效地最小化该问题。作者发现,AAE 中的目标与 POT for the 2-Wasserstein distance 相同,并与其他流行技术如 VAE 进行了比较。作者的理论结果包括更好地理解 VAEs 生成图像的模糊度以及建立 Wasserstein GAN 和 POT for the 1-Wasserstein distance 之间的对偶关系。