Generativa kontradiktoriska nätverk (Gans) är en ram för att producera en generativ modell genom ett minimax-spel med två spelare. I detta dokument föreslår vi Generative Multi-Adversarial Network (GMAN), ett ramverk som utvidgar GAN till att omfatta flera olika diskriminatorer. I tidigare arbete kräver den framgångsrika utbildningen av GAN att minimax-målet ändras för att påskynda utbildningen i ett tidigt skede. Däremot kan GMAN utbildas på ett tillförlitligt sätt med det ursprungliga, otämjda målet. Vi utforskar ett antal designperspektiv med diskriminatorrollen som sträcker sig från formidabel motståndare till förlåtande lärare. Bildgenereringsuppgifter som jämför det föreslagna ramverket med standard GAN visar att GMAN producerar prover av högre kvalitet i en bråkdel av iterationerna när de mäts med ett parvis GAM-mått.
En idé att introducera flera discriminatorer vars roll varierar från formidabel motståndare till förlåtande lärare diskuterades av REF.
Generative Multi-Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}