MISGAN: LEARNING FROM INCOMPLETE DATA WITH GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS 리뷰

Paper https://arxiv.org/abs/1902.09599 Code https://github.com/steveli/misgan/blob/master/misgan.ipynb 아주 빠르게 보고 싶어서, 이론적인 부분은 살펴보지 않고 핵심 아이디어가 먼지만 확인 Abstarct GAN은 복잡한 분포를 모델링하는 효율 적안 방법론이고 리고 다양한 어려운 문제들에 대해서도 효과적인 결과를 얻게 한다. 그러나 전형적인 GAN는 학습 동안에 완적 관측된 데이터를 요구했다. 이 논문에서는 고차원의 불정 말한 데이터를 학습하는 GAN 기반 방법론을 제안한다. 그 제안된 방법은 결측 데이터 분포를 모델링하는 MASK Generator와 함께 정말한 DATA Generator를 배우는 것이다. 우리는 우리의 프..

2019.10.20