Även om kostnaderna för mänskligt våld har rönt stor uppmärksamhet från forskarsamhället, har effekterna av det nätverksbaserade våldet (NoN) som populariseras av Generative Adversarial Networks ännu inte åtgärdats. I detta arbete kvantifierar vi de ekonomiska, sociala, andliga, kulturella, grammatiska och dermatologiska effekterna av denna aggression och tar upp frågan genom att föreslå ett mer fredligt tillvägagångssätt som vi kallar Generativa Unadversarial Networks (GUNs). Inom detta ramverk tränar vi samtidigt två modeller: en generator G som gör sitt bästa för att fånga den datadistribution den känner att den kan hantera, och en drivkraft M som hjälper G att uppnå sin dröm. Strider är strikt verboten och båda modellerna utvecklas genom att lära sig att respektera sina skillnader. Ramverket är både teoretiskt och elektriskt förankrat i spelteori, och kan ses som en vinnare-delar-alla två-spelare spel där båda spelarna arbetar som ett lag för att uppnå bästa resultat. Experiment visar att genom att arbeta i harmoni, den föreslagna modellen kan hävda både den moraliska och log-likelihood hög mark. Vårt arbete bygger på en rik historia av noggrant argumenterade positionspapper, publicerade som anonyma YouTube-kommentarer, som visar att den optimala lösningen på NoN-våld är fler GUN. Det krävs skicklighet för att vara verklig, tid att läka varandra
• Generativt oadversärt lärande REF.
Stopping GAN Violence: Generative Unadversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}