事後分布を規定することができる。適合させる自己符号化器として実装される。このために敵対的生成ネットワークは自己符号化器の潜在変数との間に構造的な結合を構成する。自己符号化器は再構成誤差の最小化を試行する。おける符号化器となる。あると欺かれることになる。SGD)によって訓練される。phase)」に区別される。これらのフェーズではそれぞれミニバッチによる学習が実行される。再構成フェーズでは、自己符号化器はその符号化器と復号下器を入力された観測データ点との再構成誤差を最小化するべく更新していく。正則化フェーズでは、まず敵対的生成ネットワークがその識別器を生成されたサンプルと真の分布に基づくサンプルを区別できるように訓練する。その上で敵対的生成ネットワークはその生成モデルに該当する自己符号化器を、敵対的生成ネットワークにおける識別器を欺くべく更新していく。事前分布をデータの分布に適用する写像を構成する生成モデルとなる。第一に、単純に識別モデルを導入することができる。xの識別関数として機能する。この符号化器は標準的な自己符号化器と類似した構造になる。posterior)」である。ガウス分布として機能する。ここで、当のガウス分布は次のような符号化器のネットワーク構造によって予測される。確率は、符号化器の出力において、データ分布とガウス分布による乱数生成に由来して生成される。ガウス分布などで固定された分布から生成された乱数ノイズを表す。サンプリングすることが可能になる。次のように定義できる。双方によって生成される。ガウス分布の制約を受けないということだ。対する任意の事後分布を学習することが可能になる。p(z)$$を適用することで実現する。採用することによって、異なる訓練の力学に基づいた異なるモデルを構築することが可能になる。ネットワーク構造にラベルの符号化とその復号化を可能にする構造を結合させなければならない。Auto-Encoder)」のモデリングと比較することで明確になる。MNISTのように単純な画像認識問題では、ラベルはone-hotなベクトルとして定義できる。双方を処理することとなる。おけるラベルとは独立して保持することになる。構造的な拡張によって成り立つ。description)を利用することによって、ラベルデータのみを利用することで得られる分類性能を向上することにある。データが生成されるという点にある。定式化するなら、この差異は以下の二つの確率分布の差異によって表現される。双方を予測することになる。画像の再構成のために処理する。この構造との関連から、自己符号化器の隠れ層における特徴表現を正則化する敵対的生成ネットワークは、次の二つに区別される。第一に、ラベルの特徴表現におけるカテゴリカル分布の敵対的生成ネットワークである。事後分布が担保される。第二のネットワークは、情報の「型」に関する特徴表現におけるガウス分布が参照される。連続的なガウス変数となる。半教師あり敵対的生成ネットワークの場合、敵対的生成ネットワークと自己符号化器は三つのフェーズに区別されるSGDによって共に訓練される。phase)」である。復号化器を更新していく。この学習アルゴリズムは、入力された観測データ点とラベルなしのデータとの間の再構成誤差を最小化するべく、ミニバッチで実行される。正則化フェーズでは、いずれの敵対的生成ネットワークもまず識別器のネットワークを生成されたサンプルと真の分布のサンプルとを区別するべく更新していく。ここでいう真の分布とは、カテゴリカル事前分布とガウス事前分布である。生成モデルのサンプルは、自己符号化器の潜在変数として埋め込まれている特徴量を意味する。それから敵対的生成ネットワークは、生成モデルを識別器を欺くべく更新していく。ラベルデータにおけるクロスエントロピーのコストを最小化するべく更新していく。この学習アルゴリズムもまたミニバッチで実行される。ライブラリを公開している。生成モデルを構築するという点では、敵対的生成ネットワークは深層ボルツマンマシンの機能的等価物となる。自己符号化器を生成モデルに変換することを可能にするのである。ここでいう自己符号化器は、深層ボルツマンマシンを自己符号化器として構築した場合に限らず、CNNやLSTMのような他のニューラルネットワーク系のモデルを自己符号化器として構築した場合も該当する。このライブラリは、これら様々なモデルを機能的に等価な生成モデルに変換することで、その機能的な比較を可能にしている。このライブラリはフレームワークとして機能する。真の分布のサンプラー、生成器、そして分類器には、それぞれインターフェイスを用意している。Strategyのように利用される。各具象クラスのプロトタイプには、accel-brain-code/Deep-Learning-by-means-of-Design-Patternで公開しているpydbmを利用している。共通のインターフェイスを被せた機能的等価物であるなら、他のライブラリを用いても実装することができる。以上のフレームワークは、pyganとして提供している。