수혁지능

Abstract 본 논문에서는 적대적 과정을 통해 generative model을 추정하는 새로운 framework를 제안하였다. 데이터의 분포를 포착하는 생성자 G와 sample이 G가 아닌 training data로부터 나왔을 확률을 추정하는 판별자 D가 동시에 train되는 것이 핵심이다. G는 D가 실수를 할 확률을 최대화하는 방향으로 학습되고 D는 그 실수를 최대한 줄이려는 방향으로 학습된다. 즉, 게임이론의 한종류인 minimax two-player game(추정되는 최대의 손실을 최소화하는 기법, 서로 최선의 선택을 한다고 가정)으로 귀결된다. 이 게임에서는 G가 training data distribution을 갖게되고, D가 sample을 맞게 분류할 확률이 1/2에 도달하게 되는 un..