Mashina o'rganishi sohasida generativ modellarni baholash uchun yangicha ramka taklif etiladi. Ushbu "Generativ Adversarial Networks" (GAN) deb nomlangan ramka ikkita modelni o'qitish uchun adversarial jarayondan foydalanadi: ma'lumotlar tarqalishini ushlab turadigan generativ model (G) va G emas, balki o'quv ma'lumotlaridan olingan namuna ehtimolini taxmin qiladigan diskriminativ model (D). G uchun o'quv jarayoni D xato qilish ehtimolini maksimal darajada oshirishni o'z ichiga oladi. Natijada minimax ikki o'yinchi o'yini G o'quv ma'lumotlari tarqalishini taxmin qiladigan va D har joyda 1/2 ga teng bo'lgan noyob echimga ega. GAN ramkasi ko'p qatlamli perceptronlardan foydalanib amalga oshirilishi va orqaga tarqalishi bilan o'qitilishi mumkin, hech qanday
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence