通过 Gromov-Monge 嵌入的单调生成建模
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用 Gromov-Monge 嵌入（GME）的深度生成模型，我们提出一种解决生成对抗网络（GANs）面临的起始条件敏感性和模式崩溃等挑战的方法。我们在低维的潜在空间中通过 GME 识别数据的底层测度的低维结构，并在保持其几何性的同时将其映射到一个测度，然后将其最优地转运到参考测度。我们通过 GME 的几何性和生成映射的 $c$-...
该研究提出了一种使用Gromov-Monge嵌入的深度生成模型来解决GANs的挑战，通过识别数据的底层测度的低维结构并将其映射到参考测度，保持底层几何的一致性，从而确保更好的参数初始化和模式崩溃鲁棒性。实验证明了该方法在生成高质量图像、避免模式崩溃以及对不同的起始条件具有鲁棒性方面的有效性。
