如何讓對抗網絡GAN生成更高質量的文本？LeakGAN現身說法：「對抗中，你可能需要一個間諜！」
最初，由於其中的一個缺陷，GANs在文本生成方面無法得到有效的應用。得益於該團隊之前發表的SeqGAN，GANs在文本生成上有了可能，不過表現並沒有圖像生成任務中那麼突出。主要問題之一就是，生成器 G 從鑑別器 D 獲得的反饋中含有的信息量太少，不足以有效地引導 G 更新、提升文本生成質量，尤其是當文本長度較長的時候。 這就引出了下面這個問題：如果讓鑑別器反饋更多信息給生成器，是否能夠有效地改善生
相關文章
- 1. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. Gan 生成對抗網絡
- 8. 生成對抗網絡-GAN
- 9. Tensorflow2.0實現對抗生成網絡（GAN）
- 10. keras 實現GAN（生成對抗網絡）
- 更多相關文章...
- • 現實生活中的 XML - XML 教程
- • TCP/IP網絡訪問層的構成 - TCP/IP教程
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. Gan 生成對抗網絡
- 8. 生成對抗網絡-GAN
- 9. Tensorflow2.0實現對抗生成網絡（GAN）
- 10. keras 實現GAN（生成對抗網絡）