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干货|GANforNLP(论文笔记及解读)GAN自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。.“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”[1]一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读。.这篇文章主要介绍GAN...
GAN自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”[1]一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读。这篇文章主要介绍GAN在NLP里的应用（可以算是论文解读或者论文笔记），并未涉及GAN的基本...
论文中给出的文本条件生成示例：上面一行是使用亚马逊网站带有“积极”和“消极”属性的评论数据集作为训练数据生成的样本，下面一行则是有同样数据集中带有“问题”特征的条件生成样本。作者表示，接下来他们想探索GAN在NLP其他领域的应用，比如非目标导向的对话系统。
GAN︱生成模型学习笔记（运行机制、NLP结合难点、应用案例、相关Paper）.我对GAN“生成对抗网络”（GenerativeAdversarialNetworks）的看法：前几天在公开课听了新加坡国立大学【机器学习与视觉实验室】负责人冯佳时博士在【硬创公开课】的GAN分享。.GAN现在对于...
原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
虽然GAN在图像生成上取得了很好的成绩，GAN并没有在自然语言处理（NLP）任务中取得让人惊喜的成果。.其原因大概可以总结为如下几点：.1、原始GAN主要应用实数空间（连续型数据）上，在生成离散数据（texts）这个问题上并不work。.GAN理论的提出者IanGoodfellow...
GAN在图像生成应用综述（论文解读）.2019-01-23.GAN38540.GAN在图像生成上取得了巨大的成功，这无疑取决于GAN在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。.GAN自2014年诞生至今也有4个多年头了，大量围绕GAN展开的文章被发表在各大期刊和会议。.以...
3、GAN在NLP应用的难点来源于知乎《GAN在天然语言处理方面有哪些有趣的文章和应用？》为何Ian在reddit上说GAN作不了是由于wordembedding加减无心义就作不了呢？既然这样，我在latentvector上作加减不就好了吗？这个方法看上去能够，实际上很难
原标题：ICLR2021投稿中值得一读的NLP相关论文.我们从ICLR2021开放投稿的3000篇论文中，粗略筛选了近100篇与自然语言处理领域中也许值得一读的论文，供大家查阅。.理论、模型与经验性分析：38篇.问答与阅读理解：4篇.知识图谱：4篇.文本生成：9篇.机器...
论文小结：论文作者提出了一种新的策略，即核心采样、同时截去尾部概率分布，从包含绝大多数概率质量的令牌动态核中采样。与直觉相反的经验观察结果是，即使针对多样语言理解任务，使用似然作为训练目标能提供高模型质量，但作为目标，似然会导致文本理解乏味且重复。
干货|GANforNLP(论文笔记及解读)GAN自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。.“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”[1]一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读。.这篇文章主要介绍GAN...
GAN自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”[1]一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读。这篇文章主要介绍GAN在NLP里的应用（可以算是论文解读或者论文笔记），并未涉及GAN的基本...
论文中给出的文本条件生成示例：上面一行是使用亚马逊网站带有“积极”和“消极”属性的评论数据集作为训练数据生成的样本，下面一行则是有同样数据集中带有“问题”特征的条件生成样本。作者表示，接下来他们想探索GAN在NLP其他领域的应用，比如非目标导向的对话系统。
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3、GAN在NLP应用的难点来源于知乎《GAN在天然语言处理方面有哪些有趣的文章和应用？》为何Ian在reddit上说GAN作不了是由于wordembedding加减无心义就作不了呢？既然这样，我在latentvector上作加减不就好了吗？这个方法看上去能够，实际上很难
原标题：ICLR2021投稿中值得一读的NLP相关论文.我们从ICLR2021开放投稿的3000篇论文中，粗略筛选了近100篇与自然语言处理领域中也许值得一读的论文，供大家查阅。.理论、模型与经验性分析：38篇.问答与阅读理解：4篇.知识图谱：4篇.文本生成：9篇.机器...
论文小结：论文作者提出了一种新的策略，即核心采样、同时截去尾部概率分布，从包含绝大多数概率质量的令牌动态核中采样。与直觉相反的经验观察结果是，即使针对多样语言理解任务，使用似然作为训练目标能提供高模型质量，但作为目标，似然会导致文本理解乏味且重复。
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