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上传时间: 2018-05-22
详细说明： 生成式对抗性网络 GANs 出现以来，它和它的变体已经无数次在图像生成任务中证明了自己的有效性，也不断地吸引着越来越多的研究人员加入到提高GANs训练的可控性和稳定性的研究中。 最初，由于其中的一个缺陷，GANs在文本生成方面无法得到有效的应用。得益于该团队之前发表的SeqGAN，GANs在文本生成上有了可能，不过表现并没有图像生成任务中那么突出。主要问题之一就是，生成器 G 从鉴别器 D 获得的反馈中含有的信息量太少，不足以有效地引导 G 更新、提升文本生成质量，尤其是当文本长度较长的时候。
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