条件概率图产生式对抗网络
作者:
作者单位:

作者简介:

李崇轩(1991-),男,河北保定人,博士,助理研究员,CCF学生会员,主要研究领域为深度生成模型;张钹(1935-),男,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为人工智能;朱军(1983-),男,博士,教授,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为机器学习.

通讯作者:

chongxuanli@mail.tsinghua.edu.cn

中图分类号:

TP181

基金项目:

国家自然科学基金(61620106010,61621136008);博士后创新人才拔尖计划


Conditional Graphical Generative Adversarial Networks
Author:
Affiliation:

Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61620106010, 61621136008); Chinese Postdoctoral Innovative Talent Support Program

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    产生式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对抗网络(graphical-GAN)将贝叶斯网络引入产生式对抗网络框架,以无监督的方式学习到数据的隐藏结构.提出了条件概率图生成对抗网络(conditional graphical-GAN),它可以在弱监督环境下,利用粗粒度监督信息来学习到更精细而复杂的结构.条件概率图生成对抗网络的推理和学习遵循与graphical-GAN类似的方法.提出了条件概率图生成对抗网络的两个实例.条件高斯混合模型(conditional Gaussian mixture GAN,简称cGMGAN)可以在给出粗粒度标签的情况下从混合数据中学习细粒度聚类.条件状态空间模型(conditional state space GAN,简称cSSGAN)可以在给定对象标签的情况下学习具有多个对象的视频的动态过程.

    Abstract:

    Generative adversarial networks (GANs) have been promise on generating realistic images and hence have been studied widely. Notably, graphical generative adversarial networks (graphical-GAN) introduce Bayesian networks to the GAN framework to learn the underlying structures of data in an unsupervised manner. This study proposes a conditional version of graphical-GAN, which can leverage coarse side information to enhance the graphical-GAN and learn finer and more complex structures, in weakly-supervised learning settings. The inference and learning of conditional graphical-GAN follows a similar protocol to graphical-GAN. Two instances of conditional graphical-GAN are presented. The conditional Gaussian mixture GAN can learn fine clusters from mixture data given a coarse label. The conditional state space GAN can learn the dynamics of videos with multiple objects given the labels of the objects..

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李崇轩,朱军,张钹.条件概率图产生式对抗网络.软件学报,2020,31(4):1002-1008

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2019-05-30
  • 最后修改日期:2019-07-29
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2020-01-14
  • 出版日期: 2020-04-06
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号