Key points are not available for this paper at this time.
نقترح إطارًا جديدًا لتقدير النماذج التوليدية من خلال عملية عدوانية، حيث ندرّب في الوقت نفسه نموذجين: نموذج توليدي G يعكس توزيع البيانات، ونموذج تمييزي D الذي يقدر احتمالية أن العينة جاءت من بيانات التدريب بدلاً من G. إجراء تدريب G هو تعظيم احتمالية أن يرتكب D خطأ. يتوافق هذا الإطار مع لعبة مصغرة من لاعبين. في فضاء الدوال التعسفية G و D، توجد حل وحيد، حيث يستعيد G توزيع بيانات التدريب و D يساوي 1/2 في كل مكان. في حالة تعريف G و D من خلال شبكة التصور المتعدد الطبقات، يمكن تدريب النظام بالكامل من خلال التغذية العكسية. لا حاجة إلى أي سلاسل ماركوف أو شبكات استدلال تقريبية غير متداخلة خلال أي من تدريب أو توليد العينات. تُظهر التجارب إمكانيات الإطار من خلال التقييم الكمي والنوعي للعينات المولدة.
دراسةGoodfellow وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.