「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。
生成モデルを推定するための生成的敵対的ネットワーク（GAN）フレームワークを提案します。GANは同時に、データ分布をキャプチャするジェネレーターGと、サンプルがGではなくトレーニングデータから生じた確率を推定する識別子Dの2つのモデルを同時にトレーニングします。発電機は、Dの間違いを犯す確率を最大化するためにトレーニングされます。このフレームワークは、Minimax 2プレイヤーゲームとして策定されています。連続関数GおよびDには、Gがトレーニングデータの分布を回復するユニークなナッシュ平衡が存在し、Dは実際のサンプルと偽のサンプルを区別できません。GとDが多層パーセプトロンである場合、バックプロパゲーションでトレーニングを行うことができます。トレーニングや生成中にマルコフチェーンまたは展開された推論ネットワークは必要ありません。実験は、生成されたサンプルの定性的および定量的評価を通じてGANの可能性を示しています。