Schreiben Sie den Abstract des Whitepapers "Generative Adversarial Nets".
Eine Zusammenfassung für ein generatives Adversarial Networks (GANs) könnte folgen: Generative Adversarial Networks (Generative Adversarial Networks) sind ein tiefgehendes Lernkonzept, das zwei neuronale Netzwerke, einen Generator und einen Diskriminator in einer gametheoretischen Weise ausbildet. Der Generator generiert neue Beispiele, während der Diskriminator die Authentizität dieser Beispiele auswertet und versucht, zwischen realen und gefälschten Daten zu unterscheiden. Die beiden Modelle werden parallel trainiert, wobei der Generator versucht, Beispiele zu produzieren, die den Diskriminator und den Diskriminator täuschen können, um die realen Beispiele aus den generierten korrekt zu identifizieren. Durch dieses adversariale Training können GANs lernen, hochrealistische Beispiele aus einem bestimmten Datensatz zu generieren und wurden erfolgreich in einer Vielzahl von Bereichen angewendet, einschließlich Bildsynthese, Datenvergrößerung und Domain-Transferation. Das vorliegende Papier bietet einen Überblick über die wichtigsten Konzepte und Techniken in GANs, sowie einige neue Entwicklungen und Herausforderungen in diesem Bereich. Beachten Sie, dass die vorgeschlagene Zusammenfassung könnte als Mischung und uninformativ für den Leser betrachtet werden.