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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Wir schlagen ein generatives adversarisches Netzwerk (GAN)-Framework für die Schätzung generativer Modelle vor. GANs trainieren gleichzeitig zwei Modelle: einen Generator G, der die Datenverteilung erfasst, und einen Diskriminator D, der die Wahrscheinlichkeit abschätzt, dass eine Probe von Trainingsdaten statt von G stammt. Der Generator wird trainiert, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass D einen Fehler macht. Dieses Framework wird als Minimax-Zweispielerspiel formuliert. In den kontinuierlichen Funktionen G und D existiert ein einzigartiges Nash-Gleichgewicht, bei dem G die Trainingsdatenverteilung zurückgewinnt und D keine realen gegen gefälschte Proben unterscheiden kann. Wenn G und D Multilayer-Perceptrone sind, kann mit Backpropagation trainiert werden. Während des Trainings oder der Generierung werden keine Markov-Ketten oder unverrollten Inferenznetzwerke benötigt. Experimente zeigen das Potenzial von GANs durch qualitative und quantitative Auswertung generierter Proben.
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Die Antwort ist zu lang, können Sie ein tl;dr davon schreiben?
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