Read-through: Wasserstein GAN
In a world where everyone has opinions, one man...also has opinions Last edited February 26, 2017. I really, really like the Wasserstein GAN paper. I know it’s already gotten a lot of hype, but I feel like it could use more. I also think the theory in the paper scared off a lot of people, which is a bit of a shame. This is my contribution to make the paper more accessible, while hopefully retainin
Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality
From what I can tell, there is much interest in the recent Wasserstein GAN paper. In this post, I don’t want to repeat the justifications, mechanics and promised benefit of WGANs, for this you should read the original paper or this excellent summary. Instead, we will focus mainly on one detail that is only mentioned quickly, but I think lies in some sense at the heart of it: the Kantorovich-Rubins
StackGANによるフォントの錬金術 - にほんごのれんしゅう
StackGANによるフォントの錬金術 図1. 中央が錬金したフォント 近況 図2. 真理の一撃を放とうとするカリオストロさん（公式絵より） グランブルーファンタジーというスマホのゲームでカリオストロというキャラクターがいます。もとは天才錬金術師で、自己の性別を錬金術で男から女に変えた天才です。そんな彼（彼女？）が真理の一撃だー！っていうんですよ、かっこよいですね。 あまりにも今までの不可能を打開し続けるDeep Learning。自分で言うと甚だ科学としての機械学習が零落しそうですが、まだDeep Learningは体系化された知恵の集合体としての正しい科学の段階にはたどり着いていないように思います。どちらかと言うと錬金術に近い技かも。 Deep Learningは、いつかまだ見ぬ真理へと人類を導いてくれるんでしょうか。各人、期待しております。 モチベーション 日本語のフォントを作成する
Unrolled Generative Adversarial Networks [arXiv:1611.02163]
概要 Unrolled Generative Adversarial Networksを読んだ Chainerで実装した はじめに Unrolled GANはGeneratorの安定性を高め、”mode collapse”を回避するための手法です。 Discriminatorに関しては何もしません。 実装も非常にシンプルです。 Unrolling GANs Generatorのパラメータを$\theta_G$、Discriminatorのパラメータを$\theta_D$とします。 またGANの目的関数はよく使われる以下を用います。 \[\begin{align} f(\theta_G, \theta_D) &= \double E_{x \sim p_{data}} \left[{\rm log}(D(x;\theta_D)) \right]+ \double E_{z \sim {\ca
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[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks![[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e9d4918754309ad8540a4223903dc20164dd71db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fwgan-1-170224021826-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
