本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型。但传统的seq2seq存在很多问题。本文就提出了两个问题: 1)传统 ...
原文翻译 导读 这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练 adversarial training 的思路来解决开放式对话生成 open domain dialogue generation 这样一个无监督的问题。 其主体思想就是将整体任务划分到两个子系统上,一个是生成器 generative model ,利用seq seq式的模型以上文的句子作为输入,输出对应的对话语句 另一个则是一个判别器 di ...
2018-01-03 09:28 0 1538 推荐指数:
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本文把对抗训练用到了预训练和微调两个阶段,对抗训练的方法是针对embedding space,通过最大化对抗损失、最小化模型损失的方式进行对抗,在下游任务上取得了一致的效果提升。有趣的是, ...
Sequence to Sequence Learning with NN 《基于神经网络的序列到序列学习》原文google scholar下载。 @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一、总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目 ...
首先,容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向,好些点全靠我猜测推理作者想干嘛,😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image,是欧氏空间square grid,那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中,使用的理论 ...
(1)用对抗性的源实例攻击翻译模型; (2)使用对抗性目标输入来保护翻译模型,提高其对对抗性源输入的鲁棒性。 生成对抗输入:基于梯度 (平均损失) -> AdvGen ...
Domain-adversarial training of neural networks Abstract 我们介绍了一种新的用于域自适应的表征学习方法,其中训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受到域 ...
VSE++: Improving Visual-Semantic Embeddings with Hard Negatives 1 摘要 受到hard negative mining的启发(在结构 ...
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