Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) har uppnått betydande framgångar när det gäller att generera verkligt värderade data. Textens diskreta karaktär hindrar emellertid tillämpningen av GAN på textgenereringsuppgifter. I stället för att använda det standardiserade GAN-målet föreslår vi att man förbättrar textgenerationen GAN genom ett nytt tillvägagångssätt som inspireras av optimala transporter. Specifikt, vi anser att matcha latenta funktioner fördelning av verkliga och syntetiska meningar med hjälp av en ny metrisk, kallas featuremover avstånd (FMD). Denna formulering leder till en mycket diskriminerande kritiker och lätt att optimera mål, övervinna läget kollapsande och sprött-utbildning problem i befintliga metoder. Omfattande experiment utförs på en mängd olika uppgifter för att utvärdera den föreslagna modellen empiriskt, inklusive villkorslös textgenerering, stilöverföring från icke-parallell text, och oövervakad chiffer sprickbildning. Den föreslagna modellen ger en överlägsen prestanda och visar på en bred tillämplighet och effektivitet.
FM-GAN REF matchar specifikt den latenta fördelningen av verkliga och syntetiska meningar genom att använda ett nytt mätvärde.
Adversarial Text Generation via Feature-Mover's Distance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}