Generativa Adversarial Networks (GAN) har begränsningar när målet är att generera sekvenser av diskreta element. Anledningen till detta är att prover från en distribution på diskreta objekt som multinomial inte kan särskiljas med avseende på fördelningsparametrarna. Detta problem kan undvikas genom att använda Gumbel-softmax distribution, som är en kontinuerlig approximation till en multinomial fördelning parameteriserad i termer av softmax-funktionen. I detta arbete utvärderar vi prestandan hos GANs baserat på återkommande neurala nätverk med Gumbel-softmax utgång distributioner i uppgiften att generera sekvenser av diskreta element.
Senare anpassade REF tekniken till GAN för sekvenser av diskreta element.
GANS for Sequences of Discrete Elements with the Gumbel-softmax Distribution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}