Trots framgångarna med att fånga upp kontinuerliga distributioner är tillämpningen av generativa kontradiktoriska nätverk (GANS) på diskreta inställningar, som uppgifter i naturligt språk, ganska begränsad. Den grundläggande orsaken är svårigheten med backpropagation genom diskreta slumpvariabler i kombination med den inneboende instabiliteten i GAN träningsmålet. För att ta itu med dessa problem föreslår vi Maxlikviditet Augmented Discrete Generative Adversarial Networks. Istället för att direkt optimera GAN-målet, härleder vi ett nytt och lågvariabelt mål med hjälp av discriminatorns utdata som följer motsvarar log-likelihood. Jämfört med originalet har det nya målet visat sig vara konsekvent i teorin och fördelaktigt i praktiken. De experimentella resultaten av olika diskreta datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
MaliGan Ref tränar en modell med ett högsta sannolikhetsmål för att ta itu med problemet.
Maximum-Likelihood Augmented Discrete Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}