【新智元导读】LeCun对对抗生成网络（GAN）的盛赞大家都很熟悉了。在这篇新的论文中，LeCun等人将两类无监督学习方法——GAN和自编码器结合在一起，并从替代能源的角度重新审视GAN的框架。

　　LeCun的这篇最新论文介绍了“基于能量的生成对抗网络”模型（EBGAN），其将鉴别器视为能量函数，将低能量归属于靠近data manifold的区域并将更高能量归因于其他区域。类似于概率GAN，发生器被视为用于训练产生带有最小能量的对比样本，而鉴别器被训练以将高能量分配给这些产生的样本。 将鉴别器视为能量函数允许使用各种架构和损耗函数，作为具有逻辑输出的一般的二元分类器的补充。其中，LeCun等人使用自动编码器架构的一个EBGAN框架的实例（能量是重建误差），代替了鉴别器。展示了这种形式的EBGAN在训练期间可以表现出比常规GAN更稳定的行为。论文还展示了，单一规模的体系结构可以训练生成高分辨率的图像。

　　基于能量的模型

　　基于能量的模型（LeCun et al，2006）的本质是建立一个函数，将输入空间的每个点映射到一个单一的标量，称为“能量”。 学习阶段是数据驱动的过程，其以这样的方式使能量表面成形，使得期望的配置获得低能量分配，而不正确的配置被给予高能量。 监督学习属于这个框架：对于训练集中的每个X，当Y是正确的标签时，（X，Y）的能量取较低的值，而对于不正确的Y，则取值较高。 类似地，当在无监督学习设置中单独为X建模时，较低的能量归因于data manifold。 对比样本这一术语常常用于指引起能量上拉的数据点，例如在监督学习中的不正确的Y和来自无监督学习的低数据密度区域上的点。

　　生成对抗网络（GAN）

　　生成对抗网络（GAN）（Goodfellow et al.，2014）已经导致了图像生成的显著改善（Denton等，2015; Radford等，2015; Im等，2016; Salimans等，2016），也惠及到视频预测（Mathieu等，2015）和其他一些领域。 GAN的基本思想是同时训练鉴别器和发生器。训练鉴别器以将数据集的真实样本与由发生器产生的假样本区分开。发生器使用来自易于取样的随机源的输入，并且训练产生鉴别器不能与真实数据样本区分的假样本。在训练期间，发生器接收鉴别器相对于假样本的输出的gradient。在Goodfellow等人的GAN的原始公式中（2014）中，鉴别器产生概率，并且在某些条件下，atv，当由发生器产生的分布匹配原始数据分布时，发生收敛。从博弈论的角度来看，当发生器和鉴别器达到纳什均衡时，GAN实现收敛。

　　EBGAN：基于能量的生成式对抗网络

　　论文提出将鉴别器视为没有显式概率解释的能量函数（或对比函数）。 由鉴别器计算的能量函数可以被视为发生器的可训练成本函数。 训练鉴别器以将低能量值分配给高数据密度区域，高能量值分配到高数据密度区域外 。 相反，发生器可以被视为可训练的参数化函数，其在发生器分配低能量的空间的区域中产生样本。 虽然通常可以通过吉布斯分布将能量转换为概率（LeCun等人，2006），但是在这种基于能量的GAN中，不进行归一化在选择鉴别器结构和训练进程方面提供了更大的灵活性 。

　　GAN的原始公式中的概率二进制鉴别器可以被看作许多用于定义对比度函数和损失函数的方式中的一种，如LeCun等人 （2006）的监督和弱监督设置，和Ranzato et al.（2007）的无监督设置。 论文实验性地展示了这个概念，其中设置是鉴别器为自动编码器架构，而能量是重建误差。

　　LeCun的这篇论文联接了两类无监督学习方法 - GAN和自动编码 - 并从替代能源的角度重新审视GAN框架。 EBGAN显示更好的收敛模式和生成高分辨率图像的可扩展性 。 LeCun等人提出的一系列基于能量的损失函数 （2006）可以很容易地纳入EBGAN框架。 作为未来的工作，条件设置（Denton等人，2015; Mathieu等人，2015）有待探索。 论文作者希望未来的研究可以从能量的角度，更多地关注广义上的GAN。

　　论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.03126v3

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