【論文メモ】強化学習を用いないGANによる文生成モデル「LaTextGAN (latent-space GAN for text)」 - u++の備忘録

Adversarial Text Generation Without Reinforcement Learning どんなもの？ 強化学習を使用しないGANによる文生成モデル「LaTextGAN (latent-space GAN for text)」を提案 オートエンコーダを利用して文の低次元表現を学習させて生成器に伝播させることで、現実的なレベルでの文生成を実現 論文リンク https://arxiv.org/abs/1810.06640 著者/所属機関 David Donahue, Anna Rumshisky / University of Massachusetts Lowell 媒体 arxiv 投稿日付 [v1] Thu, 11 Oct 2018 22:50:38 GMT 先行研究と比べてどこがすごい？ テキストのシーケンスが離散的で勾配が識別器から生成器に伝播できないため

[sh19910711]

"LaTextGAN: AEを利用して文の低次元表現を学習 + GANが独自のベクトルを生成するように訓練 / 文ベクトルを可視化することで、提案モデルがオートエンコーダーの潜在空間を正しく学習していると示した" arXiv:1810.06640 2018

[knok]

SeqGANでやってた強化学習が不要な手法