【GAN與NLP】GAN的原理 —— 與VAE對比及JS散度出發
的問題（即任取一個word embedding向量不一定能找到其所對應的文字），GAN對於NLP的處理不如 ...
原文：NLP中的GAN
為什么GAN不能直接用於NLP中 生成圖像是用隨機的向量做實值的映射變換，是連續的過程。因此可以將判別器的誤差反向傳播到生成器。 在自然語言處理中，encoder解碼生成文本的過程中，模型生成詞的過程其實是在詞表中選詞的過程，它是根據當前網絡輸出的詞語的整個概率分布，選取概率最大的詞。這個選詞的過程argmax是一個離散的過程，是不可導的。因此，無法通過D的梯度反向傳播到G，故無法更新G的參數。 ...
2019-06-01 20:07 0 741 推薦指數：
相關推薦
NLP中的mask的作用
最近真的被mask搞得暈暈的，還是需要好好的看下哦 1、padding mask：處理非定長序列，區分padding和非padding部分，如在RNN等模型和Attention機制中的應用等 2、sequence mask：防止標簽泄露，如：Transformer decoder中的mask矩陣 ...
NLP中的數據增強
相關方法合集見：https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation 較為簡單的數據增強的方法見論文：https://arxiv.org/pdf/1901.11196.pdf 論文中所使用的方法如下： 1. 同義詞替換（SR ...
GAN（一）
概述GAN（Generative Adversarial Network，生成對抗網絡）是一個網絡框架，它通常包括兩部分，生成器（generator）和判別器（discriminator）。生成器的作用是學習真實數據的分布（或者通俗地說就是學習真實數據的特征），然后自動地生成新的數據 ...
NLP中的對抗樣本
自然語言處理方面的研究在近幾年取得了驚人的進步，深度神經網絡模型已經取代了許多傳統的方法。但是，當前提出的許多自然語言處理模型並不能夠反映文本的多樣特征。因此，許多研究者認為應該開辟新的研究方法，特別 ...
NLP 中的embedding layer
https://blog.csdn.net/chuchus/article/details/78386059 詞匯是語料庫的基本元素, 所以, 使用embedding layer來學習詞嵌入, 將一 ...
NLP中的Transformer 簡介
作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Towards Data Science 在這篇文章中，我們將討論以下有關Transformer的問題 為什么我們需要Transformer，Sequence2Sequence模型的挑戰是什么? 詳細介紹 ...
【NLP中的BIO標注】
序列標注 序列標注是指對一段元素序列中的每一元素或部分元素進行標簽標注的任務，對部分元素進行標簽標注的任務又稱作聯合標注，而對每一元素都進行標簽標注的任務稱為原始標注。 BIO標注 BIO標注就是聯合標注的一種，具體地B、I、O 分別表示Begin Inner Other 進一步地來說 ...