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SeqGAN論文筆記
時間 2020-12-31
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SeqGAN
Sequence Generative Adversarial net
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原始的GAN提出用於圖像生成,其在實數值生成上可以很好的work,但是當目標是生成序列化離散token時就會有限制,主要原因文中說了兩點: 這主要是因爲離散輸出的生成模型使得很難將梯度更新從判別模型傳遞到生成模型。根據Ian Goodfelllow說的,GANs是通過訓練生成器來合成數據,然後在合成數據上使用判別器,判別器的輸出梯度將後告訴生成器,如何略微改變合成數據使其更加真實。一般來說,只有在
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