We propose a generative adversarial network (GAN) framework for estimating generative models. GANs simultaneously train two models: a generator G that captures the data distribution, and a discriminator D that estimates the probability that a sample came from training data rather than G. The generator is trained to maximize the probability of D making a mistake. This framework is formulated as a minimax two-player game. In the continuous functions G and D, a unique Nash equilibrium exists where G recovers the training data distribution and D cannot distinguish real vs. fake samples. When G and D are multilayer perceptrons, training can be done with backpropagation. No Markov chains or unrolled inference networks are needed during training or generation. Experiments demonstrate the potential of GANs through qualitative and quantitative evaluation of generated samples.
เราเสนอกรอบการทำงานเครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (GAN) สำหรับการประมาณค่าแบบจำลองเชิงกำเนิด GAN ฝึกฝนสองโมเดลไปพร้อมๆ กัน ได้แก่ เครื่องกำเนิดไฟฟ้า G ที่บันทึกการกระจายข้อมูล และเครื่องแยกแยะ D ที่ประมาณความน่าจะเป็นที่ตัวอย่างมาจากข้อมูลการฝึกอบรมแทนที่จะเป็น G เครื่องกำเนิดไฟฟ้าได้รับการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นที่ D จะทำผิดพลาดให้สูงสุด เฟรมเวิร์กนี้ถูกกำหนดให้เป็นเกมที่มีผู้เล่นสองคนขั้นต่ำ ในฟังก์ชันต่อเนื่อง G และ D จะมีความสมดุลของแนชเฉพาะ โดยที่ G กู้คืนการกระจายข้อมูลการฝึก และ D ไม่สามารถแยกแยะตัวอย่างจริงกับตัวอย่างปลอมได้ เมื่อ G และ D เป็นเพอร์เซปตรอนหลายชั้น การฝึกสามารถทำได้ด้วยการขยายพันธุ์กลับ ไม่จำเป็นต้องมีห่วงโซ่มาร์คอฟหรือเครือข่ายการอนุมานแบบไม่ได้ม้วนในระหว่างการฝึกอบรมหรือการสร้าง การทดลองแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ GAN ผ่านการประเมินเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณของตัวอย่างที่สร้างขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence