In the field of machine learning, a novel framework for estimating generative models is proposed. This framework, called "Generative Adversarial Nets" (GANs), uses an adversarial process to train two models: a generative model (G) that captures the data distribution, and a discriminative model (D) that estimates the probability of a sample being from the training data rather than G. The training procedure for G involves maximizing the probability of D making a mistake. The resulting minimax two-player game has a unique solution where G approximates the training data distribution and D is equal to 1/2 everywhere. The GAN framework can be implemented using multilayer perceptrons and trained with backpropagation, without the need for any Markov chains or unrolled approximate inference networks. Empirical evaluation of the generated samples showcases the potential of the proposed GANs framework.
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง มีการเสนอกรอบการทำงานใหม่สำหรับการประเมินแบบจำลองเชิงกำเนิด กรอบการทำงานนี้เรียกว่า "Generative Adversarial Nets" (GANs) ใช้กระบวนการที่ขัดแย้งกันในการฝึกแบบจำลองสองแบบ: แบบจำลองกำเนิด (G) ที่รวบรวมการกระจายข้อมูล และแบบจำลองการเลือกปฏิบัติ (D) ที่ประเมินความน่าจะเป็นของกลุ่มตัวอย่างที่มาจาก ข้อมูลการฝึกอบรมมากกว่า G ขั้นตอนการฝึกอบรมสำหรับ G เกี่ยวข้องกับการเพิ่มความน่าจะเป็นที่ D ทำผิดพลาดให้สูงสุด ผลลัพธ์ของเกมที่มีผู้เล่นสองคนแบบมินิแมกซ์มีวิธีแก้ปัญหาเฉพาะ โดยที่ G ประมาณการกระจายข้อมูลการฝึก และ D เท่ากับ 1/2 ทุกจุด กรอบงาน GAN สามารถนำไปใช้ได้โดยใช้เพอร์เซปตรอนหลายชั้น และฝึกฝนด้วยการแพร่กระจายกลับ โดยไม่จำเป็นต้องใช้สายโซ่มาร์คอฟหรือเครือข่ายการอนุมานโดยประมาณที่ยังไม่ได้ม้วน การประเมินเชิงประจักษ์ของกลุ่มตัวอย่างที่สร้างขึ้นแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของกรอบงาน GAN ที่เสนอ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence