Google Affiliate Network の構造の概要

敵対的生成ネットワーク（GAN）は 2 つの部分で構成されています。

• 生成ツールは、信頼できるデータを生成する方法を学習します。生成されたインスタンスは、識別子のネガティブ トレーニング サンプルになります。
• 識別器は、生成器の偽データと実際のデータを区別することを学習します。ディスкриминエータは、信頼できない結果を生成した生成機にペナルティを科します。

トレーニングが開始されると、生成器は明らかに偽のデータを生成します。識別器は、それが偽物であることをすばやく学習します。

トレーニングが進むにつれて、生成器はディスクリミネータを欺く出力の生成に近づきます。

最後に、ジェネレータのトレーニングがうまくいけば、弁別子は本物と偽物の違いを区別できなくなります。偽のデータが本物として分類され、精度が低下します。

システム全体の画像を以下に示します。

生成器と識別器はどちらもニューラル ネットワークです。生成機の出力は、識別子入力に直接接続されます。バックプロパゲーションにより、ディスкриминレータの分類は、生成元が重みを更新するために使用するシグナルを提供します。

このシステムの構成要素について詳しく説明します。