"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

sh19910711 のブックマーク 2024/04/16 09:46

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/372943190/comment/sh19910711" data-user-id="sh19910711" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/upura.hatenablog.com/entry/2018/10/19/201408" data-original-href="https://upura.hatenablog.com/entry/2018/10/19/201408" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fupura.hatenablog.com%2Fentry%2F2018%2F10%2F19%2F201408" data-user-icon="/users/sh19910711/profile.png">【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</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%2Aalgorithm">*algorithm</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NLP">NLP</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%94%9F%E6%88%90">生成</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">&quot;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&quot; arXiv:1810.06640 2018</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/sh19910711/20240416#bookmark-372943190"><span class="datetime-body">2024/04/16 09:46</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！

【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

upura.hatenablog.com2018/10/20

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...

27 人がブックマーク・1 件のコメント

他のコメントを読む

＼コメントがサクサク読めるアプリです／

はてなブックマーク

【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

はてなブックマーク

公式Twitter

はてなのサービス