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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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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。