The paper "Generative Adversarial Nets" introduces a new framework for generative modeling using deep learning. The main idea behind the framework is to train two deep neural networks, a generator and a discriminator, in a game-theoretic manner where the generator tries to produce synthetic data that fool the discriminator into thinking it is real, while the discriminator tries to distinguish the synthetic data from real data. The authors show that this training process leads to the convergence of both networks towards a Nash Equilibrium, resulting in the generator producing high-quality synthetic data. The framework is evaluated on several benchmark datasets, demonstrating its effectiveness and competitiveness compared to other state-of-the-art generative models.
บทความเรื่อง "Generative Adversarial Nets" แนะนำกรอบงานใหม่สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงกำเนิดโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังกรอบงานนี้คือการฝึกเครือข่าย Deep Neural Network สองเครือข่าย ได้แก่ เครื่องกำเนิดและเครื่องแบ่งแยก ในลักษณะทฤษฎีเกม โดยที่เครื่องกำเนิดพยายามสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่หลอกผู้เลือกปฏิบัติให้คิดว่าเป็นของจริง ในขณะที่ผู้เลือกปฏิบัติพยายามแยกแยะ ข้อมูลสังเคราะห์จากข้อมูลจริง ผู้เขียนแสดงให้เห็นว่ากระบวนการฝึกอบรมนี้นำไปสู่การบรรจบกันของเครือข่ายทั้งสองไปสู่ความสมดุลของแนช ส่งผลให้เครื่องกำเนิดไฟฟ้าผลิตข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูง กรอบการทำงานได้รับการประเมินบนชุดข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานหลายชุด ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและความสามารถในการแข่งขันเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลกำเนิดที่ล้ำสมัยอื่นๆ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence