彼らは、敵対的なプロセスを介して生成モデルを推定するための新しいフレームワークを提案します。このプロセスでは、2つのモデルを同時にトレーニングします。データ分布をキャプチャする生成モデルGと、サンプルがトレーニングデータから来た確率を推定する識別モデルDです。Gよりも、Gのトレーニング手順は、Dを間違える確率を最大化することです。このフレームワークは、Minimax 2プレイヤーゲームに対応しています。任意の関数gおよびdの空間には、Gがトレーニングデータの分布を回復し、Dはどこにいても1/2に等しい独自のソリューションが存在します。GとDが多層パーセプロンによって定義されている場合、システム全体をバックプロパゲーションでトレーニングできます。トレーニングまたはサンプルの生成中に、マルコフチェーンまたは展開された近似推論ネットワークは必要ありません。実験は、生成されたサンプルの定性的および定量的評価を通じて、フレームワークの可能性を示しています。
They propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that a sample came from the training data rather than G. The training procedure for G is to maximize the probability of D making a mistake. This framework corresponds to a minimax two-player game. In the space of arbitrary functions G and D, a unique solution exists, with G recovering the training data distribution and D equal to 1/2 everywhere. In the case where G and D are defined by multilayer perceptrons, the entire system can be trained with backpropagation. There is no need for any Markov chains or unrolled approximate inference networks during either training or generation of samples. Experiments demonstrate the potential of the framework through qualitative and quantitative evaluation of the generated samples.