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機械学習ホワイトペーパー「生成敵のネット」の要約を書いてください。
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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。
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「彼ら」で抽象を始めるのは奇妙に思えます。品質を改善して、トップカンファレンスの基準と一致するようにしてください。
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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。
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答えが長すぎます、あなたはそれのtl; drを書くことができますか？