Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks [arXiv:1703.10717] 概要 BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networksを読んだ Chainerで実装した はじめに BEGANはオートエンコーダベースのGANをWasserstein距離を用いて学習します。 ネットワーク構造はEnergy Based GANsと同じです。 実装はhttps://github.com/musyoku/beganです。 提案手法 BEGANのDiscriminatorはオートエンコーダになっており、データの復号誤差を考えます。 普通はこの復号誤差を小さくしたりするのですが、BEGANではこの復号誤差が何らかの確率分布に従っていると考え、本物のデータの復号誤差(の分布