Файл:Generative adversarial nets 1406.2661v1.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Generative_adversarial_nets_1406.2661v1.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 518 КБ, MIME-тип: application/pdf)

IanJ.Goodfellow, JeanPouget-Abadie∗, MehdiMirza, BingXu, DavidWarde-Farley, SherjilOzair†, AaronCourville, YoshuaBengio‡ D´epartement d’informatique et de recherche op´erationnelle Universit´e de Montr´eal Montr´eal, QC H3C 3J7

Abstract

We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates theprobabilitythatasamplecamefromthetrainingdataratherthan G. Thetraining procedure for G is to maximize the probability of D making a mistake. This framework corresponds to a minimax two-player game. In the space of arbitrary functions G and D, a unique solution exists, with G recovering the training data distribution and D equal to 1 2 everywhere. In the case where G and D are defined by multilayer perceptrons, the entire system can be trained with backpropagation. There is no need for any Markov chains or unrolled approximate inference networks during either training or generation of samples. Experiments demonstrate the potential of the framework through qualitative and quantitative evaluation of the generated samples.

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий18:04, 23 декабря 20160 × 0 (518 КБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Следующая 1 страница ссылается на данный файл: