Dina widang pembelajaran mesin, kerangka anyar pikeun estimasi modél generatif diusulkan. Kerangka ieu, disebut "Generative Adversarial Net" (GANs), ngagunakeun prosés kontradiksi pikeun ngalatih dua modél: modél generatif (G) anu néwak distribusi data, sareng modél diskriminatif (D) anu ngira-ngira kamungkinan sampel tina data latihan tibatan G. Prosedur latihan pikeun G ngalibatkeun maksimizing kamungkinan D nyieun kasalahan. Kaulinan minimal dua pamaén anu hasilna ngagaduhan solusi unik dimana G ngadeukeutan distribusi data latihan sareng D sami sareng 1/2 di mana waé. Kerangka GAN tiasa dilaksanakeun nganggo perseptron multilayer sareng dilatih kalayan backpropagasi, tanpa kedah rantai Markov atanapi jaringan inferensi anu teu diunggalkeun. Evaluasi sampel generasi GAN nunjukkeun poténsi kerangka GAN anu diusulkeun nunjukkeun poténsi
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence