Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Schrijf het abstracte van de machine leren whitepaper "Generative Adversarial Nets."

###

### Antwoord:
Schrijf het abstracte van de machine leren whitepaper "Generative Adversarial Nets."
Ze stellen een nieuw kader voor voor het schatten van generatieve modellen via een tegengesteld proces, waarin we tegelijkertijd twee modellen trainen: een generatief model G dat de gegevensverdeling vastlegt, en een discriminatief model D dat de waarschijnlijkheid van een monster van de trainingsgegevens in plaats van G inschat. De trainingsprocedure voor G is om de kans op een fout te maximaliseren. Dit kader komt overeen met een minimax twee-spelersspel. In de ruimte van willekeurige functies G en D bestaat een unieke oplossing, waarbij G de verdeling van de trainingsgegevens terugkrijgt en D gelijk is aan 1/2 overal. In het geval G en D worden gedefinieerd door multilayer perceptrons, kan het gehele systeem worden getraind met backpropagatie. Er is geen behoefte aan enige Markov ketens of ongerolde approachieve inferentienetwerken tijdens een training of het genereren van monsters. Experimenten tonen het potentieel van het kader door kwalitatieve en kwantitatieve evaluatie van de gegenereerde monsters.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Schrijf het abstracte van de machine leren whitepaper "Generative Adversarial Nets."

###

### Antwoord:
Ze stellen een nieuw kader voor voor het schatten van generatieve modellen via een tegengesteld proces, waarin we tegelijkertijd twee modellen trainen: een generatief model G dat de gegevensverdeling vastlegt, en een discriminatief model D dat de waarschijnlijkheid van een monster van de trainingsgegevens in plaats van G inschat. De trainingsprocedure voor G is om de kans op een fout te maximaliseren. Dit kader komt overeen met een minimax twee-spelersspel. In de ruimte van willekeurige functies G en D bestaat een unieke oplossing, waarbij G de verdeling van de trainingsgegevens terugkrijgt en D gelijk is aan 1/2 overal. In het geval G en D worden gedefinieerd door multilayer perceptrons, kan het gehele systeem worden getraind met backpropagatie. Er is geen behoefte aan enige Markov ketens of ongerolde approachieve inferentienetwerken tijdens een training of het genereren van monsters. Experimenten tonen het potentieel van het kader door kwalitatieve en kwantitatieve evaluatie van de gegenereerde monsters.