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GAN(9)——sequence generation

GAN(9)——sequence generation_第1张图片

seq2seq的模型训练

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传统方法的问题——RL中不存在标准回答，用Reward标识每个样本的权重，迭代更新

两者其实不是矛盾的，maximum likelihold 作为判别器，RL本身作为生成器？  

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GAN(9)——sequence generation_第7张图片

on policy就是训练学生 off policy就是训练老师

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强化学习的一大难点就是：需要大量的对当前训练样本的reward的计算

比如定义，evalucation function代替reward——这个evalucation function就可以引入GAN的判别器概念

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GAN(9)——sequence generation_第13张图片

与原本强化学习的区别在于，reward的计算由判别器代替，也是可以训练的

用GAN做没有reward函数的情况下的强化学习的任务

GAN(9)——sequence generation_第14张图片

RNN中的GAN架构

GAN(9)——sequence generation_第15张图片

应用第二种，不做采样的过程，直接把网络输出的概率分布输给判别器

GAN(9)——sequence generation_第16张图片

由于判别器很容易区分

应用wGAN给判别器绑上手脚，会有帮助

GAN(9)——sequence generation_第17张图片

细致到每个step

回答用“I”开头应该没问题，概率不应该降低，除非采样够多

GAN(9)——sequence generation_第18张图片

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