Red de inferencia desenrollada (unrolled inference network)
Un procedimiento de inferencia iterativo en un modelo energético o probabilístico, desplegado en un número fijo de pasos y entrenado de extremo a extremo como red feed-forward; las GAN lo evitan generando en un solo paso adelante.
Una red de inferencia desenrollada (o red de inferencia aproximada desenrollada) convierte un procedimiento de inferencia iterativo en una red neuronal de profundidad fija. En modelos energéticos o probabilísticos como las máquinas de Boltzmann, la inferencia puede requerir muchos pasos de campo medio o muestreo. Esos pasos se desenrollan en una cadena de capas y se entrenan de extremo a extremo con retropropagación, como en las deep Boltzmann machines de predicción múltiple de Goodfellow, Mirza, Courville y Bengio (2013) o la minimización empírica del riesgo para modelos gráficos de Stoyanov, Ropson y Eisner (2011).
Las GAN evitan este patrón: el generador mapea ruido a una muestra en un único paso adelante, sin ejecutar un bucle largo de inferencia en entrenamiento o generación. Véase el artículo sobre GAN y el aprendizaje profundo para el contexto más amplio.