生成モデルを推定するための生成的敵対的ネットワーク（GAN）フレームワークを提案します。GANは同時に、データ分布をキャプチャするジェネレーターGと、サンプルがGではなくトレーニングデータから生じた確率を推定する識別子Dの2つのモデルを同時にトレーニングします。発電機は、Dの間違いを犯す確率を最大化するためにトレーニングされます。このフレームワークは、Minimax 2プレイヤーゲームとして策定されています。連続関数GおよびDには、Gがトレーニングデータの分布を回復するユニークなナッシュ平衡が存在し、Dは実際のサンプルと偽のサンプルを区別できません。GとDが多層パーセプトロンである場合、バックプロパゲーションでトレーニングを行うことができます。トレーニングや生成中にマルコフチェーンまたは展開された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GANの可能性を示しています。
We propose a generative adversarial network (GAN) framework for estimating generative models. GANs simultaneously train two models: a generator G that captures the data distribution, and a discriminator D that estimates the probability that a sample came from training data rather than G. The generator is trained to maximize the probability of D making a mistake. This framework is formulated as a minimax two-player game. In the continuous functions G and D, a unique Nash equilibrium exists where G recovers the training data distribution and D cannot distinguish real vs. fake samples. When G and D are multilayer perceptrons, training can be done with backpropagation. No Markov chains or unrolled inference networks are needed during training or generation. Experiments demonstrate the potential of GANs through qualitative and quantitative evaluation of generated samples.