Помянутые методы «Auto-Encoders and Generative Adversarial Nets» (ещё раз внимание: методы называют как функциональные объекты, «автоэнкодеры» и «сети», а не поведения!) в их совокупности называют вместе родом Auto-Encoding Data (AED) как выучивание распределения по данным (выучивание – глагол, «выучивание распределения по данным» – это таки метод), и вводят ещё один род на этом же уровне: Auto-Encoding Transformations (AET, и transformations – это опять-таки отглагольное существительное, метод), где могут быть ещё и виды таких трансформаций: large variety of transformations can be easily incorporated into the AET formulation. Так, виды будут – параметрические преобразования::метод (Parameterized Transformations, как подвиды там пример – афинные и проективные), а ещё GAN (generative adversarial network – сеть, неожиданно существительное, то есть роль, а не способ работы, имеется в виду метонимия – «преобразования, которые производят GAN») и непараметрические преобразования.
Преобразования – это transformations, в русском тексте gonzo-обзора синонимизируются трансформации и преобразования. Вопрос, преобразования чего – какой предмет метода? Ведь «данные» – это явно совсем высокий уровень мета-моделирования, надо всегда стараться слова «информация» и «данные» как слишком общие типы мета-мета-модели в предметной области заменять на типы мета-модели (в курсе «Системное мышление» специально подчёркивалось, что сверхобобщения – вредны). В статье речь идёт о данных изображений, ибо текст 2019 года обсуждает главным образом распознавание изображений на тестах типа CIFAR-1054.
Статья, несмотря на всё разнообразие используемой терминологии по части методов, следует давней традиции: роды самых разных методов называют именно «методом», а всё более мелкое в видах методов и разложениях выбранного вида метода называют «как бог на душу положит», и только иногда – методом, рабочим процессом, культурой, практикой и т. д. В обсуждаемой статье supervised learning консистентно называют «метод машинного обучения» (то есть вид «машинного обучения»:: метод работы какой-то «статистической модели»:: «функциональный объект», познающей/выучивающей/learn какое-то статистическое распределение), а вот виды этого метода как рода (то есть разные варианты supervised learning, из которых в конечном итоге будет выбран только какой-то один) и методы в разложениях этих видов (составляющие метода, которые будут задействованы «одновременно», отражены одной принципиальной схемой) называются уж как придётся. Но мы-то знаем, что всё это методы!