SeqGAN Sequence Generate Adversarial Nets with Policy Gradient（阅读理解）

时间 2021-01-02

标签 GANs Text Sequence 栏目 HTML 繁體版

原文原文链接

SeqGAN在目前是在使用生成对抗网络解决文本序列生成问题的最有影响力的一篇文章，作者针对对抗生成网络难以解决序列生成问题，提出了很多十分有价值的方法问题：（1）在GANs中，Generator是通过随机抽样作为开始，然后根据模型的参数进行确定性的转化。通过generative model G的输出，discriminative model D计算的损失值，根据得到的损失梯度去指导genera

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