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#905 · 主分类： 教育与研究

seqGAN

deep-learning gan generative-adversarial-network generative-model natural-language-processing natural-language-understanding nlp policy-gradient seqgan

SeqGAN的简化PyTorch实现，基于论文《SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient》（Yu, Lantao等）。

项目最后更新：09/27/18

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1

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收录理由

这是一个精简且易读的PyTorch版SeqGAN实现，特别适合想弄懂生成对抗网络如何处理离散序列数据的学习者。作者把原始参考代码砍到只剩核心，用每个句子一个奖励替代了基于rollout的策略梯度，判别器换成了双向GRU，训练流程因此清晰很多。代码注释详尽，还记录了真正有助于稳定训练的技巧，比如让判别器多训练几轮、给生成器和判别器分别配优化器。整个实验跑在合成数据上，不用费劲找大数据集，就能复现学习曲线，观察MLE预训练加对抗训练的实际效果。

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