Generative Adversarial Nets（譯）
摘要 我們提出了一個通過對抗過程估計生成模型的新框架，在新框架中我們同時訓練兩個模型：一個用來捕獲數據分佈的生成模型G，和一個用來估計樣本來自訓練數據而不是G的概率的判別模型D，G的訓練過程是最大化D產生錯誤的概率。這個框架相當於一個極小化極大的雙方博弈。在任意函數G 和D 的空間中存在唯一的解，其中G恢復訓練數據分佈，並且D處處都等於 1 2 \frac{1}{2} 21。 在G和D 由多層感
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