Schreiben Sie die Zusammenfassung des maschinellen Lernens Whitepaper "Generative Adversarial Nets".
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Sie schlagen einen neuen Rahmen für die Schätzung generativer Modelle über einen konversarischen Prozess vor, in dem wir gleichzeitig zwei Modelle ausbilden: ein generatives Modell G, das die Datenverteilung erfasst, und ein diskriminatives Modell D, das die Wahrscheinlichkeit abschätzt, dass eine Probe aus den Trainingsdaten kam, anstatt G. Das Trainingsverfahren für G ist, die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass D einen Fehler macht. Dieses Framework entspricht einem Minimax-Zweispielerspiel. Im Raum beliebiger Funktionen G und D gibt es eine einzigartige Lösung, wobei G die Trainingsdatenverteilung und D überall gleich 1/2 zurückgewinnt. Im Fall, dass G und D durch mehrschichtige Perzeptrone definiert werden, kann das gesamte System mit Backpropagation trainiert werden. Es besteht keine Notwendigkeit für Markov-Ketten oder ungerollte ungefähre Inferenznetze während des Trainings oder der Erzeugung von Proben. Experimente zeigen das Potenzial des Rahmens durch qualitative und quantitative Auswertung der generierten Proben.
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Es scheint seltsam, das Abstract mit "They" zu beginnen. Bitte verbessern Sie die Qualität, damit es den Top-Konferenzen entspricht.
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Im Bereich des maschinellen Lernens wird ein neuartiger Rahmen für die Schätzung generativer Modelle vorgeschlagen. Dieser Rahmen, „Generative Adversarial Nets" (GANs) genannt, verwendet einen konversarischen Prozess, um zwei Modelle zu trainieren: ein generatives Modell (G), das die Datenverteilung erfasst, und ein diskriminatives Modell (D), das die Wahrscheinlichkeit einer Probe aus den Trainingsdaten anstatt von G abschätzt. Das Trainingsverfahren für G beinhaltet die Maximierung der Wahrscheinlichkeit, dass D einen Fehler macht. Das resultierende Minimax-Zweispielerspiel hat eine einzigartige Lösung, bei der G die Trainingsdatenverteilung annähert und D überall 1/2 beträgt. Das GAN-Framework kann mit mehrschichtigen Perzeptronen implementiert und mit Backpropagation trainiert werden, ohne dass Markov-Ketten oder ungerollte ungefähre Inferenznetzwerke benötigt werden. Empirische Auswertung der generierten Proben zeigt das Potenzial des vorgeschlagenen GANs-Frameworks.
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