機械学習の分野では、生成モデルを推定するための新しいフレームワークが提案されています。「生成的敵対網」（GANS）と呼ばれるこのフレームワークは、敵対プロセスを使用して2つのモデルを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、サンプルの確率を推定する識別モデル（d）Gではなくトレーニングデータ。Gのトレーニング手順には、Dが間違いを犯す可能性を最大化することが含まれます。結果のMinimax 2プレイヤーゲームには、Gがトレーニングデータの分布に近似し、Dがどこでも1/2に等しいユニークなソリューションがあります。GANフレームワークは、マルチレイヤーパーセプトロンを使用して実装し、マルコフチェーンや展開されたおおよその推論ネットワークを必要とせずに、バックプロパゲーションで訓練することができます。生成されたサンプルの経験的評価は、提案されたGANSフレームワークの可能性を示しています。
In the field of machine learning, a novel framework for estimating generative models is proposed. This framework, called "Generative Adversarial Nets" (GANs), uses an adversarial process to train two models: a generative model (G) that captures the data distribution, and a discriminative model (D) that estimates the probability of a sample being from the training data rather than G. The training procedure for G involves maximizing the probability of D making a mistake. The resulting minimax two-player game has a unique solution where G approximates the training data distribution and D is equal to 1/2 everywhere. The GAN framework can be implemented using multilayer perceptrons and trained with backpropagation, without the need for any Markov chains or unrolled approximate inference networks. Empirical evaluation of the generated samples showcases the potential of the proposed GANs framework.