GAN | Abstract 第1文
We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that a sample came from the training data rather than G.
Ian J. Goodfellow, et al., "Generative Adversarial Networks"
2つのモデルが競い合うように学習することが特徴的なGANの論文の"Generative Adversarial Networks"のAbstractの第1文について、英語リーディング教本
「我々は、2つのモデル(データ分布を獲得する生成モデルGと、標本がGよりもむしろ訓練データから来た可能性を推定する識別モデルD)を同時に訓練する敵対的プロセスを通して生成モデルを推定する新しいフレームワークを提案する。」
コロン(:)は補足説明の役割をしていると考えられるので、日本語訳するときはコロンより後ろを括弧で囲いました。そして、コロンの後ろだけを見ると、
"a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that a sample came from the training data rather than G."
の中には主節の述語動詞がありませんので、この部分だけでは文ではありません。F.o.R.のルールに従うと、英文において、名詞は主語、動詞の目的語、前置詞の目的語、補語のいずれかの役割をします。しかし、コロン以下の部分は文ではありませんので、model Gとmodel Dは主語S、動詞の目的語O、前置詞の目的語、補語Cのどれにも該当していません。そのため、ただ単に名詞nounを意味するnを図解に記入しました。
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