Networks」の意訳です。Odenaさんによる投稿です。GANを画像合成の枠を超えて活用するにはどうすればよいですか。画像から画像へのスタイル変換や、領域Aで学習したモデルを領域Bで使用するドメイン適応などのアプリケーションは別とすれば、GANの成功の大部分は画像合成にあります。画像以外のGANを使用しようとする試みは、次の3つの領域に集中しています。(1)テキストテキストの不連続性により、GANを適用することは困難です。これは、GANが、ディスクリミネータからの信号を、生成されたコンテンツを通してジェネレータに逆伝播することに依存しているためです。この問題に対処するには2つの方法があります。gans」のように、GANを離散データの連続する特徴表現に対してのみ機能させることです。Gradient」のように勾配推定を使用してGANを訓練することです。洗練された処理も他に存在しますが、私たちが知る限り、それらのどれもがperplexity(流暢さ)の観点から尤度ベースである言語モデルの競合となるレベルの結果を生成できていません。learning)と呼ばれます。GANはこの分野では限られた成功しか収めていませんが、他のディープラーニングテクニックも同様なので、GANの側面がどれほど影響するかを見極めるのは困難です。Walks」があります。これは、元のグラフからサンプリングされたものに似せる事を意図してランダムウォークをジェネレータ(およびディスクリミネータの批評から)生成します。音声は、GANが画像で謳歌する成功を達成する可能性が最も高い分野です。Networks」で、音声にGANを適用するために著者が様々な特別な仕掛けをしていました。Synthesis」は、GANがいくつかの知覚的測定基準で自己回帰モデルよりも優れていることさえ示唆しています。これらの様々な試みにもかかわらず、画像は明らかにGANにとって最も簡単な領域です。これは私達を第三の問いかけに導きます。GANを非画像データに対してどのようにうまく機能させることができますか?GANを他の領域に拡張するには、新しいトレーニング手法が必要ですか?それとも、各領域に対してより適切な暗黙の前提条件が必要になるのでしょうか?私達はGANが他の連続的なデータで最終的に画像合成レベルの成功を達成することを期待していますが、それにはより良い暗黙の前提条件が必要になるでしょう。これらの前提条件を見つけるには、与えられた領域で何が理にかなっていて計算的に実行可能であるかについて慎重に考える必要があります。構造化されたデータや連続していないデータについては、確信がありません。1つのアプローチは、ジェネレータとディスクリミネータの両方を強化学習で訓練されたエージェントにすることです。Fiveのような大規模な計算リソースが必要になる可能性があります。最後に、この問題は根本的な研究の進化を必要とするだけかもしれません。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉シンギュラリティを本質的にもたらすもの、すなわち超知能の発明は、結局のところ不可能であるか、はるか遠い未来にしか実現しないということになるかもしれない。脳科学の専門知識を持った第一級の研究たちも、そうした見解を表明している。WordPress.。