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https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_networksを読みます： [ジェネレーティブな敵対的ネットワーク]は、2014年にIan Goodfellowらによって導入されました。 しかし、Jurgen Schmidhuberは、その方向で以前に同様の作業を実行したと主張しています（たとえば、生成的敵対ネットワークチュートリアル中にNIPS 2016で議論がありました：https ://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems- Conference / Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016 / Generative-Adversarial-Networksを参照1h03min）。 ジェネレーティブな敵対的ネットワークの背後にあるアイデアは、ユルゲン・シュミットフーバーによって最初に公開されましたか？そうでない場合、ユルゲン・シュミットフーバーのアイデアはどの程度似ていましたか？

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たとえば、生成的敵対的ネットワークでは、潜在変数zが与えられたxの条件付き分布が「扱いやすい」ため、推論が容易であるとよく耳にします。また、ボルツマンマシンと変分オートエンコーダーが使用され、事後分布が扱いにくいため、何らかの近似を適用する必要があることをどこかで読んだことがあります。厳密な定義で、「扱いやすい」とはどういう意味ですか？または、上記の例で誰かが説明できますか？そのコンテキストで扱いやすいとはどういう意味ですか？

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生成的敵対的ネットワーク（GAN）をデータ拡張（つまり、データセットに追加される合成例を生成する）に使用できますか？拡張データセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスに影響がありますか？

9 machine-learning  neural-networks  gan  data-augmentation