洋蔥阿凱吾 發自 CMU
量子位·QbitAI 出品
震驚！(本次使用已獲UC震驚部授權)
就在昨天， 人工智慧領域一個開創性的成果出現了：關於生成對抗網路(GAN)的最新論文出爐。
這篇已經在arxiv上公佈的論文， 題目是：《STOPPING GAN VIOLENCE: GENERATIVE UNADVERSARIAL NETWORKS》， 並且已經作為會議論文提交SIGBOVIK 2017評審。 這個大會將於3月31日在卡內基梅隆大學召開。
在Reddit上， 有人評價這篇是自己近年唯一從頭到尾讀完的論文。 這麼重要的論文， 量子位看過之後， 趕緊跑來跟大家分享筆記。
核心摘要神經網路苦對抗久矣。 吾聞生成對抗網路(GAN)暴力也， 不當立， 當立者乃生成式非對抗網路(GUN)。 在這一框架下， 我們同時訓練兩個模型。
一個是生成器G， 用以捕捉任何自認可以處理的任一資料分佈。 一個是激勵器M， 鼓勵G努力奮鬥。 在奮鬥的過程中， 兩個模型通過學習各自的差異而演變。
這個框架的理論基礎是博弈論，
△ 作者特別提示：低解析度、遠距離條件下觀看效果更佳
生成器G提出樣本：PROPS， 作為回應， 激勵器M給出確認和讚美：ACKS。 這樣兩個網路之間就產生了協同效應。
而此前的生成對抗網路， 要求生成器G和鑒別器D不斷對抗。
訓練過程如圖所示：(圖a) 在激勵器(紅線)的幫助下， 生成器(黃線)正為目標資料分佈(藍色虛線)而努力。 (圖b) 激勵得當的情況下， 生成器完成目標。 (圖c) 在激勵器的鼓舞下， 生成器還能額外做出10%的努力，
在經過叨逼叨逼的試驗後， 結論如下：
這項研究表明， GAN這種一個神經網路對另一個神經網路施加暴力的行為， 不僅不道德而且不必要。 試驗顯示， 更幸福的網路性能更好。 事實上， 非對抗式學習在深度學習的廣闊天地中， 必將大有作。 下一步的研究將納入梯度等問題。
拜見作者如此令人心曠神怡的論文， 由三位作者合作完成。 他們是：
半路出家， 文筆一流君Samuel
雲山霧罩， 自學成才君Sebastien
微小貢獻， 強行採訪君Joao
以上。
延伸還記得開頭說的SIGBOVIK 2017大會麼？這個大會2007年首次召開， 組織方是SIGBOVIK， 也是一個腦洞大開的組織。 歡迎實在很閑的情況下自行搜索……
分隔線