Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Adversarial Network: Some Analytical Perspectives

論文の概要: Generative Adversarial Network: Some Analytical Perspectives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12210v1
Date: Sun, 25 Apr 2021 17:12:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-27 14:21:41.202385
Title: Generative Adversarial Network: Some Analytical Perspectives
Title（参考訳）: 生成的対立ネットワーク:分析的視点
Authors: Haoyang Cao and Xin Guo
Abstract要約: generative adversarial networks (gans) は多くの注目を集めている。 GANモデルの様々なバリエーションが開発され、実際に異なる用途に適合している。 GANの性能と訓練に関する問題は, 様々な理論的観点から注目され, 検討されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.933916728941277
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Ever since its debut, generative adversarial networks (GANs) have attracted tremendous amount of attention. Over the past years, different variations of GANs models have been developed and tailored to different applications in practice. Meanwhile, some issues regarding the performance and training of GANs have been noticed and investigated from various theoretical perspectives. This subchapter will start from an introduction of GANs from an analytical perspective, then move on the training of GANs via SDE approximations and finally discuss some applications of GANs in computing high dimensional MFGs as well as tackling mathematical finance problems.
Abstract（参考訳）: デビュー以来、gans(generative adversarial networks)は膨大な注目を集めてきた。過去数年間、様々な種類のGANモデルが開発され、実際に異なる用途に適合している。一方,gansの性能と訓練に関するいくつかの問題は,様々な理論的観点から指摘され,検討されている。このサブチャプタは、分析的な観点からのGANの導入から始まり、SDE近似を通してGANのトレーニングを進め、最終的に高次元MFGの計算や数学的財政問題の解決にGANの応用について議論する。

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