强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色（Role of RL in Text Generation by GAN）（下）...
5. 一些细节 + 一些延伸 上文所述的，只是 RL + GAN 进行文本生成的基本原理，大家知道，GAN在实际运行过程中任然存在诸多不确定因素，为了尽可能优化 GAN 文本生成的效果，而后发掘更多GAN在NLP领域的潜力，还有一些值得一提的细节。 5.1. Reward Baseline：奖励值上的 Bias 在4.2节中提到，我们采用鉴别器D给予生成样本 的概率得分（ 属于真实样本的概率）
相关文章
- 1. 【转】RL-GAN For NLP: 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色
- 2. 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色
- 3. GAN生成对抗网络
- 4. 生成对抗网络 GAN 02：条件生成 Conditional Generation
- 5. 生成对抗网络（GAN）
- 6. 生成对抗网络-GAN
- 7. 生成对抗网络(GAN)
- 8. GAN—生成对抗网络
- 9. GAN -- 生成对抗网络
- 10. GAN--对抗生成网络
- 更多相关文章...
- • Eclipse 生成jar包 - Eclipse 教程
- • TCP/IP网络访问层的构成 - TCP/IP教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
