Urang nyarankeun kerangka jaringan adversarial generative (GAN) pikeun estimasi modél generative. GANs ngalatih dua modél sakaligus: generator G anu néwak distribusi data, sareng discriminator D anu estimasi kamungkinan sampel asalna tina data latihan tibatan G. Generator dilatih pikeun maksimalkeun kamungkinan D nyieun kasalahan. Kerangka ieu dirumuskeun salaku gim minimal dua pamaén. Dina fungsi kontinyu G sareng D, kasaimbangan Nash unik aya dimana G pulih distribusi data latihan sareng D henteu tiasa ngabédakeun sampel nyata vs palsu. Nalika G sareng D mangrupikeun perseptron multilayer, latihan tiasa dilakukeun ku backpropagation. Teu aya ranté Markov atanapi jaringan inferensi anu teu digulung anu diperyogikeun nalika latihan atanapi generasi. Ékspérimén nunjukkeun poténsi GANs ngalangkungan evaluasi kuantitatif sareng générasi sampel anu dievaluasi.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence