self-supervised learning of deep neural networks has become a prevalent
paradigm for learning representations that transfer to a variety of downstream
tasks. Similar to proposed models of the ventral stream of biological vision,
it is observed that these networks lead to a separation o
本文研究了 GAN 模型难以正确模拟支持在不连通流形上的分布的问题，并提出了使用多个生成器来解决这个问题的方法，并提出了一种新的方法来学习先验分布，并在不需要人工干预的情况下推断所需的生成器数量，以使模型可以学习支持在不连通流形上的分布。本文的贡献包括证明单一生成器 GAN 模型难以正确模拟支持在不连通流形上的分布以及提出了解决这个问题的方法，并通过实验来验证所提出的方法的有效性。