Generative Adversarial Network (GAN) har uppnått stor framgång när det gäller att generera realistiska (realvärderade) syntetiska data. Konvergensfrågor och svårigheter att hantera diskreta uppgifter hindrar emellertid GAN:s tillämplighet på text. Vi föreslår en ram för att generera realistisk text genom kontradiktorisk utbildning. Vi använder ett långtidsminnesnätverk som generator, och ett konvolutionsnätverk som discriminator. I stället för att använda GAN:s standardmål föreslår vi att man matchar de högdimensionella latenta fördelningarna av verkliga och syntetiska meningar, via ett kärnoriserat diskrepansmått. Detta underlättar den kontradiktoriska träningen genom att lindra problemet med lägeskollapsering. Våra experiment visar överlägsen prestanda i kvantitativ utvärdering, och visar att vår modell kan generera realistiska meningar.
Ett nytt mål har också föreslagits i Ref, med fokus på att lindra problemet med kollaps.
Adversarial Feature Matching for Text Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}