論文「生成敵のネット」は、深い学習を使用した生成モデリングの新しいフレームワークを紹介します。フレームワークの背後にある主なアイデアは、ジェネレーターが識別子を欺く合成データを生成しようとするゲーム理論的な方法で、2つの深いニューラルネットワーク、ジェネレーターと判別器を訓練することです。実際のデータからの合成データ。著者は、このトレーニングプロセスが両方のネットワークのナッシュ平衡への収束につながり、ジェネレーターが高品質の合成データを生成することを示しています。フレームワークはいくつかのベンチマークデータセットで評価され、他の最先端の生成モデルと比較してその有効性と競争力を実証します。
The paper "Generative Adversarial Nets" introduces a new framework for generative modeling using deep learning. The main idea behind the framework is to train two deep neural networks, a generator and a discriminator, in a game-theoretic manner where the generator tries to produce synthetic data that fool the discriminator into thinking it is real, while the discriminator tries to distinguish the synthetic data from real data. The authors show that this training process leads to the convergence of both networks towards a Nash Equilibrium, resulting in the generator producing high-quality synthetic data. The framework is evaluated on several benchmark datasets, demonstrating its effectiveness and competitiveness compared to other state-of-the-art generative models.