Generative models are typically trained on grid-like data such as images. As a result, the size of these models usually scales directly with the underlying grid resolution. In this paper, we abandon discretized grids and instead parameterize individual data points by continuous functions. We then build generative models by learning distributions over such functions. By treating data points as functions, we can abstract away from the specific type of data we train on and construct models that are agnostic to discretization. To train our model, we use an adversarial approach with a discriminator that acts on continuous signals. Through experiments on a wide variety of data modalities including images, 3D shapes and climate data, we demonstrate that our model can learn rich distributions of functions independently of data type and resolution.


翻译:生成模型通常就图像等类似网格的数据进行培训。 因此, 这些模型的大小通常与基本网格分辨率直接相称。 在本文中, 我们放弃离散的网格, 代之以连续函数参数化的单个数据点。 然后我们通过学习这些功能的分布来建立基因模型。 通过将数据点作为函数处理, 我们可以从我们所培训和构建的对离散具有不可知性的模型的具体类型的数据中抽取出来。 为了培训我们的模型, 我们使用对立方法, 与一个对连续信号采取行动的区分器。 通过对各种数据模式的实验, 包括图像、 3D 形状和气候数据, 我们证明我们的模型可以学习独立于数据类型和分辨率的丰富功能分布。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月16日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
生成对抗网络GAN的发展与最新应用
专知会员服务
125+阅读 · 2020年8月13日
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
173+阅读 · 2020年6月28日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
202+阅读 · 2019年9月30日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月11日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员