The makalah "Generative Adversarial Nets" ngenalkeun kerangka anyar pikeun modeling generative ngagunakeun learning jero. Gagasan utama di balik kerangka nyaéta pikeun ngalatih dua jaringan saraf jero, generator sareng diskriminator, dina cara téoritis kaulinan dimana generator nyobian ngahasilkeun data sintétik anu ngabohongkeun diskriminator pikeun mikir éta nyata, sedengkeun diskriminator nyobian ngabédakeun data sintétik tina data nyata. Panulis nunjukkeun yén prosés latihan ieu nyababkeun konvergénsi duanana jaringan ka arah Nash Equilibrium, hasilna generator ngahasilkeun data sintétik kualitas luhur. Kerangka ieu dievaluasi dina sababaraha set data benchmark, nunjukkeun épéktipitas sareng daya saingkala dibandingkeun sareng modél generative canggih sanés.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence