「彼ら」で抽象を始めるのは奇妙に思えます。品質を改善して、トップカンファレンスの基準と一致するようにしてください。
機械学習の分野では、生成モデルを推定するための新しいフレームワークが提案されています。「生成的敵対網」（GANS）と呼ばれるこのフレームワークは、敵対プロセスを使用して2つのモデルをトレーニングします。データ分布をキャプチャする生成モデル（g）と、サンプルの確率を推定する識別モデル（d）Gではなくトレーニングデータ。Gのトレーニング手順には、Dが間違いを犯す可能性を最大化することが含まれます。結果のMinimax 2プレイヤーゲームには、Gがトレーニングデータの分布に近似し、Dがどこでも1/2に等しいユニークなソリューションがあります。GANフレームワークは、マルチレイヤーパーセプトロンを使用して実装し、マルコフチェーンや展開されたおおよその推論ネットワークを必要とせずに、バックプロパゲーションで訓練することができます。生成されたサンプルの経験的評価は、提案されたGANSフレームワークの可能性を示しています。