Selbstkorrigierende selbstkonsumierende Schleifen für das Training von generativen Modellen

Durch die Einführung einer idealisierten Korrektursfunktion, die einen Datenpunkt wahrscheinlicher unter der wahren Datenverteilung macht, können selbstkonsumierende Schleifen exponentiell stabiler gemacht werden.