Generativa Adversarial Networks (Gans) har nyligen visat stora löften i bildgenerering. Utbildning GAN för språkgeneration har visat sig vara svårare, på grund av den icke-differentierbara karaktären av att generera text med återkommande neurala nätverk. Följaktligen har tidigare arbete antingen tillgripit förutbildning med maximal likhet eller använt konvolutionella nätverk för produktion. I detta arbete visar vi att återkommande neurala nätverk kan tränas för att generera text med GANs från grunden med hjälp av läroplanslärande, genom att långsamt lära modellen att generera sekvenser av ökande och variabel längd. Vi visar empiriskt att vår strategi avsevärt förbättrar kvaliteten på genererade sekvenser jämfört med en konvolutionell baslinje. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I REF är RNN utbildad för att generera text med GAN med hjälp av läroplanslärande.
Language Generation with Recurrent Generative Adversarial Networks without Pre-training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}