infoGANを実装した(い) - akmtn記録infoGANの論文を読み，MNIST用の実装をPyTorchで行った記録です． 論文は2016年6月に出ているので1年ほど前のもの． [1606.03657] InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets タイトルを日本語訳すると，「情報量を最大化する敵対的生成ネットワークによる解釈可能な表現の学習」でしょうか． infoGANの特徴 ・GAN ・明快な表現を獲得する ・教師なし学習 ・相互情報量の最大化（隠れ符号と生成画像間の） ・DCGANの一部を変えるだけで作れ，訓練も簡単 相互情報量は，２つの確率変数のうち１つがわかった時に，もう１つの確率変数に関してどれほど推測できるかを示すので，２つが独立な時には相互情報量は０になります．
