文件名称：seqGAN：“ SeqGAN：具有策略梯度的序列生成对抗网络”的简化PyTorch实现。 （于兰涛等）
文件大小：1.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 12:01:12
nlp natural-language-processing deep-learning generative-adversarial-network gan
seqGAN PyTorch实现的“ SeqGAN：具有策略梯度的序列生成对抗网络”。 （于兰涛等）。 该代码经过高度简化，注释和（希望）易于理解。 实施的策略梯度也比原始工作（ ）简单得多，并且不涉及推广-整个句子使用单一奖励（受的示例启发） ）。 使用的体系结构与原始工作中的体系结构不同。 具体而言，将循环双向GRU网络用作鉴别器。 该代码按论文中所述对合成数据进行实验。 我们鼓励您对代码作为问题的工作方式提出任何疑问。 要运行代码： python main.py main.py应该是您进入代码的入口。 技巧与观察 在这种情况下，以下黑客（从借来）似乎有效： 培训鉴别器
【文件预览】：
seqGAN-master
----learning_curve.png(94KB)
----helpers.py(3KB)
----main.py(7KB)
----.idea()
--------misc.xml(805B)
--------workspace.xml(31KB)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(264B)
--------seqGAN.iml(522B)
--------vcs.xml(180B)
----generator.py(4KB)
----README.md(2KB)
----oracle_samples.trc(782KB)
----.gitignore(6B)
----oracle_EMBDIM32_HIDDENDIM32_VOCAB5000_MAXSEQLEN20.trc(1.26MB)
----discriminator.py(2KB)