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線形最適化(線形計画)を通してWasserstein GAN(WGAN)の設計を理解する - Qiita
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線形最適化(線形計画)を通してWasserstein GAN(WGAN)の設計を理解する - Qiita
この文章について Wasserstein GANの全体の解説や実装・実験については他に記事があるので割愛させてい... この文章について Wasserstein GANの全体の解説や実装・実験については他に記事があるので割愛させていただきます. 損失関数およびニューラルネットワークで近似する部分についてのみ記述しています. 厳密な証明をつけるわけではありません. 測度論が必要になるからです. 線形計画法を知っていることが前提です. 記法が分かっていれば大丈夫です. 先行している類似記事に, Wasserstein GAN と Kantorovich-Rubinstein 双対性(和訳)があります. 本記事はこの記事やこの引用元などに記載されている内容を自分なりに整理したものになります. 本記事では, 論文中で用いられているKantorovich-Rubinstein双対性 $$ \inf_{\gamma \in \Pi(p,q)} \int_{\mathbb{R}^n \times \mathbb{R}^n