SeqGAN对于NLP用GAN最主要是要解决一个离散值梯度的问题，就比如字典空间的编号是[0,1,2,3]，你新生成的句子是[1.1,2,3]这
原创
2022-12-26 19:31:08
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针对论文中的这段话 关于roll out policy https://stats.stackexchange.com/questions/201927/whats-rollout-policy-in-alphagos-paper
原创
2022-07-19 11:45:56
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1. 背景GAN在之前发的文章里已经说过了，虽然现在GAN的变种越来越多，用途广泛，但是它们的对抗思想都是没有变化的。简单来说，就是在生成的过程中加入一个可以鉴别真实数据和生成数据的鉴别器，使生成器G和鉴别器D相互对抗，D的作用是努力地分辨真实数据和生成数据，G的作用是努力改进自己从而生成可以迷惑D
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2019-01-21 18:19:00
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针对上图的公式，要最大化J(θ)，如何最大化这个（目标函数）？ 注意θ已是神经网络的参数，y和s是神经网络的输入， 而联想到我们一般是要最小化一个神经网络的cost， 则综上，只要用梯度下降法最小化负的J(θ)就达到最大化J(θ)的目的了！
原创
2022-07-19 11:45:02
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SeqGAN源自2016年的论文《SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets wit
原创
2022-09-16 13:47:49
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的实现代码链接代码实现。本篇论文结合了和的知识，整篇论文读下来难度较大，在这里就浅薄的谈下自己的见解。好了，老规矩，带着...
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2022-11-14 16:35:01
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序列生成序列生成序列生成1.SeqGan-2017
原创
2021-08-08 10:20:01
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https://github.com/LantaoYu/SeqGAN/blob/master/generator.py#L157-L190
原创
2022-07-19 11:45:48
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先抛出我的结论：SeqGAN 这一框架下的 GAN-based 文本生成模型，work 很大程度上是 training trick 的堆砌，并不适合工程应用，但依旧值得探索，或者蹭热点发 Paper。这段时间做用 GAN 做文本生成还是蛮多的，这里指的是 SeqGAN 这一框架，其简要特点如下：RNN-based Generator + Classifier-based Discrminator：
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2024-05-14 16:32:10
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SeqGAN和LeakGAN里都提到这个东西，感觉就是 用上一个词的输出作为下一个要生成的词的输
原创
2022-07-19 11:53:24
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生成对抗模仿学习（GAIL） 生成对抗模仿学习（Generative Adversarial Imitation Learning，GAIL）、序列生成对抗网络（Sequence Generative Adversarial Networks，SeqGAN）都是强化学习与GAN的结合，传统强化学习方
原创
2023-10-08 09:23:22
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文章目录前言一、Exposure Bias二、现有方法1.Scheduled Sampling2.评价指标三、GAN的应用总结 前言本文是作者在学习SeqGAN时，对于GAN在序列任务上问题的具体分析。 通过阅读GAN相关的研究资料，整理了如下问题提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Exposure Bias在Bengio等人在2015年的论文中提到的暴露偏差问题，那么在了解什么是
本文章对文本生成领域一些常见的模型进行了梳理和介绍。Seq2Seq 是一个经典的文本生成框架，其中的Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域的整个过程。Pointer-Generator Networks是一个生成式文本摘要的模型，其采用的两种经典方法对于其他文本生成领域也有很重要的借鉴价值。SeqGAN模型将强化学习和GAN网络引入到文本生成的过程
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2024-05-05 19:42:31
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最初，由于其中的一个缺陷，GANs在文本生成方面无法得到有效的应用。得益于该团队之前发表的SeqGAN，GANs在文本生成上有了可能，不过表现并没有图像生成任务中那么突出。主要问题之一就是，生成器 G 从鉴别器 D 获得的反馈中含有的信息量太少，不足以有效地引导 G 更新、提升文本生成质量，尤其是当文本长度较长的时候。这就引出了下面这个问题：如果让鉴别器反馈更多信息给生成器，是否能够有效地改善生成
