条件概率图产生式对抗网络

摘要

cqvip:产生式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对抗网络(graphical-GAN)将贝叶斯网络引入产生式对抗网络框架,以无监督的方式学习到数据的隐藏结构.提出了条件概率图生成对抗网络(conditional graphical-GAN),它可以在弱监督环境下,利用粗粒度监督信息来学习到更精细而复杂的结构.条件概率图生成对抗网络的推理和学习遵循与graphical-GAN类似的方法.提出了条件概率图生成对抗网络的两个实例.条件高斯混合模型(conditional Gaussian mixture GAN,简称cGMGAN)可以在给出粗粒度标签的情况下从混合数据中学习细粒度聚类.条件状态空间模型(conditional state space GAN,简称cSSGAN)可以在给定对象标签的情况下学习具有多个对象的视频的动态过程.