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adversarial process
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自协同学习:生成器与鉴别器之间的协作
本文提出了一种自洽学习的框架,利用生成对抗网络的生成模型和判别模型的博弈优化,使两者协同训练,避免了 GAN 训练不稳定的问题,并在句子语义匹配问题上实现了较好的性能。
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a year ago
自主驾驶多智能体训练的新方法
本论文提出了一种名为 Lepus 的全新方法,用于通过纯合作训练多个代理进行安全和协作控制的自主驾驶复杂场景中的控制。该方法通过共享政策网络的共享参数和多个代理的分享奖励功能来训练多个代理,从而提高了它的协作决策能力和汽车驾驶的稳定性。此外
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2 years ago
MM
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。
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3 years ago
AAAI
生成对抗网络用于抽象文本摘要
本文提出了一种针对抽象文本摘要的对抗性过程,在其中同时训练了生成模型和判别模型,并使用增强学习构建了生成器,该生成器可以将原始文本作为输入并预测抽象摘要。我们还构建了一个判别器来区分生成的摘要和真实值。经过广泛的实验证明,我们的模型在 CN
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7 years ago
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