Порождающая состязательная сеть

GAN — алгоритм обучения с подкреплением для создания генеративных моделей.
GAN состоит из генератора и дискриминатора, которые играют в игру с двумя стратегиями.
Равновесие в игре GAN определяется как стабильное состояние, в котором обе стратегии оптимальны.
В оригинальной игре GAN все равновесия существуют и равны.
Для более общих игр GAN равновесия могут не существовать или не согласовываться друг с другом.
В оригинальной статье GAN были доказаны две теоремы, связанные с оптимальной стратегией дискриминатора и равновесием в игре GAN.
Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.

Полный текст статьи:

Генеративно-состязательная сеть — Википедия