NIPSMay, 2017

语言生成的对抗排名

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TL;DR本文提出了一种新颖的生成对抗网络 RankGAN，用于生成高质量的自然语言描述，其通过给定一个参考组来分析和排名一组人工编写和机器编写的句子，通过相对排名分数来评估数据集的质量以帮助学习更好的生成器，并使用策略梯度技术来优化 RankGAN。多个公共数据集的实验结果清楚地证明了所提出方案的有效性。
发现论文，激发创造
  • 自然语言的对抗生成

    本文探讨了使用 GAN 自学习等机制解决自然语言生成中离散输出空间问题；通过实验表明，提出的模型在中文古诗生成数据集上取得了最新的高分，可以生成自由语序和概率性上下文无关语法。此外还介绍了一个条件模型，可根据句子特征生成序列。

    May, 2017

  • 无需强化学习的对抗文本生成

    本文利用自编码器生成低维度语句向量空间，再用生成对抗网络利用这个空间生成真实文本，与竞争基线相比，经人工审核和 BLEU 分数表明模型可以生成逼真的文本。

    Oct, 2018

  • 对抗特征匹配的文本生成

    该研究提出了一种通过敌对训练生成逼真文本的框架，采用了 LSTM 作为生成器，卷积网络作为判别器，并使用核距离度量匹配真实和合成句子的高维潜在特征分布，从而缓解了模式崩溃问题，并在定量评估方面表现出优越性，证明了该模型可以生成逼真的句子。

    Jun, 2017

  • EnsembleGAN: 短文本对话检索生成集成模型的敌对学习

    在开放领域对话情景中，提出了一种敌对学习框架 ensembleGAN，用于增强检索 - 生成集合模型，该模型由生成器、排名生成器和排名鉴别器组成，通过学习生成更加相关的响应、高质量候选对抗响应、以及真实响应的识别与区分，实现了两种生成器的优点。实验结果表明了 ensembleGAN 在人工和自动评估度量上的优越性。

    Apr, 2020

  • 生成协作网络用于自然语言生成

    本文介绍了一种使用协作式判别器架构来生成逼真文本样本的生成合作网络方法，并通过各种有效的解码方案实现了两项主要 NLG 任务的最优结果。

    Jan, 2022

  • 通过条件 GAN 实现多样化和自然化的图像描述

    该研究旨在通过使用基于条件生成对抗网络（CGAN）的新框架来提高图像字幕生成的自然性和多样性，其中一个生成器可以根据图像生成描述，并使用一个评估器来评估描述与视觉内容的匹配程度。

    Mar, 2017

  • 使用生成对抗网络生成无监督文本嵌入空间以进行文本合成

    本文提出了一种名为 TESGAN 的框架，使用连续文本嵌入空间而非离散标记以解决梯度反向传播的问题，通过无监督学习来克服数据记忆问题，从而能够合成具有潜力的新句子。

    Jun, 2023

  • 生成对抗网络概述

    本文概述了生成对抗网络在信号处理中的应用，讨论了 GANs 的训练方法和构建策略以及它们在 deep representations 学习中的表现和存在的挑战。

    Oct, 2017

  • 生成式对抗网络

    提出了一种新的深度生成模型 —— 多对抗生成网络（GMAN），以实现高质量图像的生成，相比标准 GAN，使用了多个判别器进行训练，无需调整损失函数，实现了更快、更有效的训练。

    Nov, 2016

  • 正则化生成对抗网络

    提出一个基于对抗生成网络的新模型 RegGAN，该模型可以在生成样本的同时训练三个网络 —— 一个生成器和两个判别器，以便从与训练集概率分布不同的概率分布中生成样本，并可用于学习拓扑学中的某些先验概念。

    Feb, 2021