{"conversations": [{"from": "human", "value": "Idatzi paper zuria ikasten duen makinaren abstraktoa: \"Aversarial Nets\"."}, {"from": "gpt", "value": "Generoen ereduentzat eredu berri bat proposatzen dute, anversarial prozesu baten bidez, non aldi berean bi modelatzen ditugun: G eredu sortzailea, datuen banaketa hartzen duena eta D- ren disimlinatiboa kalkulatzen duena enpresio- datuetatik etorri dela uste duena, G baino gehiago. G- ren trebakuntza prozedura D- ren probabilitatea hobetzeko da. Egitura hau bi produktore minei dagokie. Funtzio arbitrarioen eta D- ren espazioan badago, G- ren eskuratze- banaketa eta D- ren berdina duena. Kasu honetan, sistema multipropositibokonomikonizazioak definitu ahal izango dira, eta sistemako koa. Ez dago matizazio-sistema oso batean trebakuntzarik, ez deduzimendurik, ez eta ez dago laginikitzailerik behar."}, {"from": "human", "value": "Arraroa dirudi abstraktoa \"haiek\"-rekin hastea. Hobe ezazu kalitatea goi mailako konferentzia estandarrekin bat egin dezan."}, {"from": "gpt", "value": "Gens-ek, aldi berean, bi modelo entretenitzeko (GAN) eredu blosatiboen (Gan) egitura sortzaile bat proposatzen dugu. G-k, aldi berean, bi modelo entrenatzen ditu: G sortzaile bat, datu-banaketa jasotzen duena, eta D- ren distriminadore bat, trebatzeko datuen lagin bat G- ren ordez. Sortzaileak D- ren probabilitatea hobetzen du, D- rena errore bat egiteko probabilitatea handitzeko. Egitura hau bi jokalari mini- jokoa bezala formulatzen da. G- ren eta D- ren arteko oreka bakarra existitzen da, non G- k trebakuntzaren banaketa berreskuratzen duen eta D- renak ezin diren egiazko lagin faltsuak bereizten. GBSeproprodulutions- eko trebatzaileak (Movationsion) eta SMov- ren bitartez egin daitezke, baina ez dira beharrezkoak. Kodezko sareetan zehar prozesadoreak edo prozesadorerik behar dira. GAN- konazio- konotive- ren bitartez sortutako fak."}, {"from": "human", "value": "Erantzuna luzeegia da, tl bat idatz dezakezu?"}, {"from": "gpt", "value": ""}]}