CIF: Small: Collaborative Research: Generative Adversarial Networks: From Art to Science
CIF:小型:协作研究:生成对抗网络:从艺术到科学
基本信息
- 批准号:1908291
- 负责人:
- 金额:$ 25万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2019
- 资助国家:美国
- 起止时间:2019-07-01 至 2023-06-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
In the modern era of big data, although the cost of labeling and analyzing a single data sample has been decreasing rapidly, it is usually outpaced by the unrivaled fast growth of dataset size, which makes it particularly timely to design unsupervised learning algorithms that are able to discover meaningful structures of data without extensive human efforts. Recently, Generative Adversarial Networks (GANs) have emerged as a thriving unsupervised machine learning technique that has led to significant advances in various fields such as computer vision, natural language processing, and others. GANs can generate high-quality realistic images based on unlabeled natural images and perform sophisticated tasks such as synthesizing photos from sketches and coloring images. However, there also exist challenges that need timely solutions. The training of GANs has been reportedly observed to be challenging, unstable, and not easily reproducible. This project seeks to conduct a systematic study of GANs through the fundamental formulation, generalization and optimization issues. The transformative potential of the project is in the development of foundational tools and practical guidelines through novel combinations of optimal transport, information theory, convex geometry, and empirical process theory. The goal of this project is four-fold: (1) develop a theoretical framework for analyzing the generalization properties of GANs in high-dimensions; (2) suggest principled approaches to design GANs to achieve optimal statistical properties; (3) diagnose GANs when issues such as mode collapse or discriminator winning occur; (4) develop computationally efficient algorithms that can attain the statistical limits of well-designed GANs. The theory and algorithms developed within this projection will have impact on various engineering and scientific applications and provide insights for the proper usage of GANs in the real world.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
在现代大数据时代,尽管标记和分析单个数据样本的成本一直在迅速下降,但通常被数据集规模无与伦比的快速增长所超越,这使得设计无监督学习算法变得尤为及时,这种算法能够在不需要大量人工努力的情况下发现数据的有意义结构。最近,生成对抗网络(GANs)已经成为一种蓬勃发展的无监督机器学习技术,在计算机视觉、自然语言处理等各个领域取得了重大进展。gan可以基于未标记的自然图像生成高质量的逼真图像,并执行复杂的任务,如从草图和着色图像合成照片。但是,也存在一些需要及时解决的挑战。据报道,gan的训练具有挑战性,不稳定,不易复制。本项目旨在通过gan的基本公式、泛化和优化问题对gan进行系统的研究。该项目的变革潜力在于通过优化运输、信息理论、凸几何和经验过程理论的新颖组合,开发基础工具和实用指南。本项目的目标有四个方面:(1)建立一个分析高维gan泛化特性的理论框架;(2)提出设计gan的原则方法,以获得最佳的统计特性;(3)在gan出现模式崩溃或鉴别器获胜等问题时进行诊断;(4)开发计算效率高的算法,以达到设计良好的gan的统计极限。在此预测中开发的理论和算法将对各种工程和科学应用产生影响,并为gan在现实世界中的正确使用提供见解。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Beyond the Best: Distribution Functional Estimation in Infinite-Armed Bandits
超越最佳:无限武装强盗中的分布函数估计
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yifei Wang, Tavor Baharav
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Deconstructing Generative Adversarial Networks
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- 期刊:
- 影响因子:2.5
- 作者:Banghua Zhu;Jiantao Jiao;David Tse
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- 影响因子:0
- 作者:S. Feizi;Farzan Farnia;Tony Ginart;David Tse
- 通讯作者:S. Feizi;Farzan Farnia;Tony Ginart;David Tse
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- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Farnia, Farzan;Zhang, Jesse M.;Tse, David N.
- 通讯作者:Tse, David N.
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