为了解决这两个问题，比较早的工作是上交的这篇发表在AAAI 2017的文章：SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient...https://github.com/suragnair/seqGAN ? https://github.com/ZiJianZhao/SeqGAN-PyTorch ? 掌握了seqgan就来面试吧
本文将简要介绍聊天机器人的四种构建方法：检索、seq2seq、Reinforcement Learning、seqGAN。...最终的reward如下图所示： SeqGAN 架构设计 SeqGAN与传统GAN一样，包括generator、discriminator。...SeqGAN训练的大致思路与GAN一致，对generator、discriminator分别训练。...SeqGAN的解决方案借鉴了强化学习。 强化学习 采用强化学习的思路，将discriminator当做人，将discriminator的输出当做reward。...Teaching Forcing 生成模型的训练通常很难，seqGAN中，初始的generator生成的x效果不好，因此discriminator给的reward很低，这样模型很难训练，因为它一直看到比较低的
目前其支持的模型如下： Implemented Models and Original Papers SeqGAN - SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets...Text Generation GSGAN - GANS for Sequences of Discrete Elements with the Gumbel-softmax Distribution 从SeqGAN...例如，序列生成对抗网络SeqGAN是应用REINFORCE算法解决原始GAN目标函数的离散优化的早期尝试之一。...自那以后，研究人员提出了许多改进SeqGAN的方法来进一步提升SeqGAN的性能，例如梯度消失（MaliGAN ，RankGAN ，LeakGAN 使用的自举再激活），以及生成长文本时的鲁棒性（LeakGAN
目前，只有少数基于GAN的模型被实现，包括 SeqGAN (Yu et. al, 2017), LeakGAN (Guo et. al, 2018) 和 RelGAN (Nie et. al, 2018...实现模型和原始论文 SeqGAN - SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient https://arxiv.org...usp=sharing 使用SeqGAN运行 cd run python3 run_seqgan.py 0 0 # The first 0 is job_id, the second 0 is gpu_id...（以合成数据实验中的SeqGAN为例）。 init_model()和optimize()等基本函数在instructor.py的基类BasicInstructor中定义。...TODO 添加实验结果 修复LeakGAN模型中的错误 在instrutor/real_data中添加SeqGAN和LeakGAN的instructors
因此，强化学习和对抗思想的结合，理论上可以解决非连续序列生成的问题，而SeqGAN模型，正是这两种思想碰撞而产生的可用于文本序列生成的模型。...SeqGAN模型的原文地址为：https://arxiv.org/abs/1609.05473,当然在我的github链接中已经把下载好的原文贴进去啦。...结合代码可以更好的理解模型的细节哟：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/seqgan 2、SeqGAN的原理 SeqGAN...SeqGAN模型流程 介绍了这么多，我们再来看一看SeqGAN的流程： ?...3、SeqGAN代码解析 这里我们用到的代码高度还原了原文中的实验过程，本文参考的github代码地址为：https://github.com/ChenChengKuan/SeqGAN_tensorflow
针对这一问题，研究者们提出了序列生成式网络（Sequence Generative Adversarial Network, SeqGAN）。...SeqGAN是这一领域针对MLE问题的早期尝试之一，其使用强化学习来优化GAN的目标函数，即： 相比于经典算法，SeqGAN在样本生成的质量上有了一些改进。...然而由于对抗网络固有的不稳定性，SeqGAN常常在预测式任务中表现不佳。...此外，受限于策略梯度法这一基于策略的强化学习（Policy-based Reinforcement Learning）的能力，SeqGAN并不能单独使用，需要使用MLE进行预训练。...实验及更多讨论 对于合成数据上的验证性实验，研究者使用了由SeqGAN提出，并在TexyGen（一个基准评测系统）中得以完善的数据，即合成数据图灵测试（Synthetic Turing Test）。
第 1 期：CopyNet、SummaRuNNer、SeqGAN、Latent Extractive、NEUSUM、BERTSUM、BRIO 第 2 期：NAM、RAS、PGN、Re3Sum、MTLSum... SeqGAN将GAN引入到序列标注中，整个算法在GAN的框架下，结合强化学习来做文本摘要生成。...本文提出了一个序列生成框架，称为SeqGAN，以解决这些问题。 SeqGAN将数据发生器建模为强化学习（RL）中的随机策略，通过直接执行梯度策略更新绕过了发生器的分类问题。...图4 SeqGAN图示。左图：D通过真实数据和G生成的数据进行训练。...平台收录 SeqGAN 共 22 个模型实现资源。 模型 SOTA！平台模型详情页 SeqGAN 前往 SOTA！
第 1 期：Seq2Seq（RNN）、Seq2Seq（LSTM）、Seq2Seq+Attention、SeqGAN、Transformer 第 2 期：GPT、Bert、XLM、GPT-2、BART...收录实现数量：4支持框架：TensorFlow、PyTorch Neural machine translation by jointly learning to align and translate SeqGAN...https://sota.jiqizhixin.com/project/seqgan收录实现数量：22支持框架：TensorFlow、PyTorch SeqGAN: Sequence Generative...SeqGAN图示。左图：D通过真实数据和G生成的数据进行训练。G通过策略梯度进行训练，最终的奖励信号由D提供，并通过蒙特卡洛搜索传递回中间的行动值 序列生成问题表示如下。...平台收录 SeqGAN 共 22 个模型实现资源，支持的主流框架包含 PyTorch、TensorFlow 等。 项目 SOTA！平台项目详情页 SeqGAN 前往 SOTA！
为了解决这两个问题，比较早的工作是上交的这篇发表在AAAI 2017的文章：SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient...完整算法如图： 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.05473v5.pdf Github链接：LantaoYu/SeqGAN 2....Li Jiwei的文章：Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation，用GAN和强化学习来做对话系统，如果我没有记错，这篇paper是最早引用SeqGAN...如图，文章也是用了Policy Gradient Method来对GAN进行训练，和SeqGAN的方法并没有很大的区别，主要是用在了Dialogue Generation这样困难的任务上面。...回到MaliGAN，作者给出了实验数据，比SeqGAN的效果要更好，看BLEU score. 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1702.07983v1.pdf 4.
SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.05473....pdf 论文源码：https://github.com/LantaoYu/SeqGAN 文本将误差作为一种增强学习的奖励，以一种前馈的方式训练，用增强的学习的探索模式去更新G网络。...和 SeqGAN 一样，本文也是使用判别器D 的结果作为 RL 的 reward 部分，这个 reward 用来奖励生成器G，推动生成器G 产生的对话类似人类对话。...除了 Monte Carlo search (与 SeqGAN相似) 方法，本文新提出了一个能对部分生成的序列进行 reward 计算的方法。...(3) 在 SeqGAN 中，生成器只能间接的通过判别器生成的 reward 来奖励或者惩罚自己所产生的序列。而不能直接从 gold-standard 序列中直接获取信息。
SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient 论文链接：https:// https://arxiv.org/pdf...和SeqGAN一样，本文也是使用判别器D的结果作为RL的reward部分，这个reward用来奖励生成器G，推动生成器G产生的对话类似人类对话。...总体来说，本文的思路和SeqGAN是大体一样的，但是有几处不同和改进的地方： (a) 因为本文是用于开放式对话生成，所以文中的生成器采用seq2seq模型 (而非普通的LSTM模型)。...除了 Monte Carlo search (与SeqGAN相似) 方法，本文新提出了一个能对部分生成的序列进行reward计算的方法。...(c) 在SeqGAN中，生成器只能间接的通过判别器生成的reward来奖励或者惩罚自己所产生的序列。而不能直接从 gold-standard序列中直接获取信息。
SeqGAN 和 Conditional SeqGAN 前面说了这么多，终于迎来到了高潮部分：RL + GAN for Text Generation，SeqGAN[17]站在前人RL Text Generation...综上，我自己给它起名：Conditional SeqGAN[20]。...在Conditional SeqGAN对话模型的一些精选结果中，RL+ GAN 训练得到的生成器时常能返回一些类似真人的逼真回答（我真有那么一丝丝接近“恐怖谷”的感受）。 5....Teacher Forcing：给Generator一个榜样 在开始讲解SeqGAN中的Teacher Forcing之前，先帮助大家简单了结一下RNN运行的两种mode：(1)....于是，有必要在SeqGAN训练中给到生成器G真实样本的指导，也就是告诉生成器：“什么样的样本才配得到高分 Reward ?” 5.5. Actor-Critic：更广义上的GAN？
和 Conditional SeqGAN 前面说了这么多，终于迎来到了高潮部分：RL + GAN for Text Generation，SeqGAN[17]站在前人RL Text Generation...综上，我自己给它起名：Conditional SeqGAN[20]。...与 Conditional SeqGAN 期望奖励值的优化梯度计算公式也分别修改为如下： 5.2REGS：一人犯错一人当 细心的读者可以发现，在SeqGAN的奖励优化梯度计算公式的推导中，由鉴别器D...这种处理其实在SeqGAN的论文中[17]就已经实施了，拓展到Conditional SeqGAN中，优化梯度的计算公式应改写为如下： \nabla\tilde{R_{\theta}} = \frac{...另外一种方法提出于Conditional SeqGAN的论文，干脆训练一个可以对部分已生成前缀进行打分的new鉴别器D。
目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。 ?...V2.0:增加一个基于SeqGan的版本，以增加训练的效果。
SeqGAN和TextGAN是两种将GANs应用于文本生成的典型模型。 以下是一个使用SeqGAN生成自然语言文本的简要示例代码。...import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from seqgan import Generator, Discriminator...# 假设我们有一个seqgan.py文件定义了相关类 from text_data import get_data_loader # 假设我们有一个text_data.py文件处理文本数据 #..."cpu") # 数据加载与预处理 data_loader = get_data_loader('text_data.txt', batch_size=64, seq_len=20) # 初始化SeqGAN...generator.parameters(), lr=0.0002) optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002) # 训练SeqGAN
SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient....SeqGAN.
arXiv:1612.00005v1 WGAN - Martin Arjovsky, arXiv:1701.07875v1 LS-GAN - Guo-Jun Qi, arxiv: 1701.06264 SeqGAN...paarthneekhara/text-to-image GAN for Imitation Learning Theano版本：https://github.com/openai/imitation SeqGAN...Tensorflow版本：https://github.com/LantaoYu/SeqGAN 参考文献 Qi G J....Seqgan: sequence generativeadversarial nets with policy gradient[J]. arXiv preprint arXiv:1609.05473,2016
例如，序列生成对抗网络SeqGAN是应用REINFORCE算法[14]解决原始GAN目标函数的离散优化的早期尝试之一。...自那以后，研究人员提出了许多改进SeqGAN的方法来进一步提升SeqGAN的性能，例如梯度消失（MaliGAN [3]，RankGAN [10]，LeakGAN [5]使用的自举再激活），以及生成长文本时的鲁棒性...基线模型 在目前版本的Texygen，我们实现了各种基于likelihood的模型，例如基础的MLE语言模型，SeqGAN [16]，MaliGAN [3]，RankGAN [10]，TextGAN（Adversarial
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