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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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改善された答えは次のとおりです。「Generative Anversarial Nets」は、生成モデリングへの新しいアプローチを導入する独創的な機械学習ペーパーです。このペーパーでは、生成攻撃ネットワーク（GANS）として知られる新しいモデルアーキテクチャを紹介します。これは、発電機と判別器の2つのニューラルネットワークで構成されています。ジェネレーターネットワークは、実際のデータに類似したデータサンプルを生成するようにトレーニングされていますが、差別装置ネットワークは生成されたデータと実際のデータを区別するようにトレーニングされています。2つのネットワークは敵対的な方法で一緒にトレーニングされます。そこでは、発電機は、識別子が実際のデータと区別できないサンプルを生成しようとし、判別器は実際のデータと生成されたデータを正確に区別しようとします。このペーパーは、画像生成を含むさまざまなタスクに対するGANの有効性を示しており、実際の画像と区別できない高品質の画像を生成できることを示しています。この作業は、機械学習の分野に大きな影響を与え、生成モデリングのさらなる研究への道を開いています。