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Generative Adversarial Networks with joint distribution moment matching

Journal of the Operations Research Society of China 2019年第4期7卷 579-597页

作者： Yi-Ying Zhang Chao-Min Shen Hao Feng Preston Thomas Fletcher Gui-Xu Zhang Department of Computer Science East China Normal UniversityShanghai 200062China Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing East China Normal UniversityShanghai 200062China Westlake Institute for Brain-Like Science and Technology Hangzhou 310027China Didi Chuxing Science and Technology Co.Ltd. Beijing 100193China Department of Electrical and Computer Engineering University of VirginiaCharlottesvilleVA 22904USA

Generative adversarial networks(GANs)have shown impressive power in the field of machine *** GANs have focused on unsupervised learning *** recent years,conditional GANs that can generate data with labels have been proposed in semi-supervised learning and have achieved better image quality than traditional *** GANs,however,generally only minimize the difference between marginal distributions of real and generated data,neglecting the difference with respect to each class of the *** address this challenge,we propose the GAN with joint distribution moment matching(JDMM-GAN)for matching the joint distribution based on maximum mean discrepancy,which minimizes the differences of both the marginal and conditional *** learning procedure is iteratively conducted by the stochastic gradient descent and *** evaluate JDMM-GAN on several benchmark datasets,including MNIST,CIFAR-10 and the Extended Yale *** with the state-of-the-art GANs,JDMM-GAN generates more realistic images and achieves the best inception score for CIFAR-10 dataset.

关键词： Generative Adversarial Networks joint distribution moment matching Maximum mean discrepancy

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