NLP中的GAN

为什么GAN不能直接用于NLP中？

生成图像是用随机的向量做实值的映射变换，是连续的过程。因此可以将判别器的误差反向传播到生成器。

在自然语言处理中，encoder解码生成文本的过程中，模型生成词的过程其实是在词表中选词的过程，它是根据当前网络输出的词语的整个概率分布，选取概率最大的词。这个选词的过程argmax是一个离散的过程，是不可导的。因此，无法通过D的梯度反向传播到G，故无法更新G的参数。

文本GAN的解决方法：

1. 直接将生成器softmax之后的概率传给鉴别器，不进行argmax采样，可以反向传播

2. 策略梯度 policy network

3. Gumble-softmax

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