Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation

最新推荐文章于 2024-11-28 18:35:08 发布
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分类专栏： 机器学习与神经网络推理 文章标签： 对话生成 RNN 深度学习 生成对抗

Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation文献的重点翻译和总结
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A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
12-24 881
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning 1. About this work: This deep intensive learning database was initiated by the 【 Deep Reinforcement Learning Laboratory(DeepRL-Lab) 】and was jointly c...
论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
01-03 339
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seq2seq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...
论文分享-- ＞Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
村头陶员外的博客
05-17 1705
本次要分享的论文是Adversarial Learning for Neural Dialogue GenerationAdversarial Learning for Neural Dialogue GenerationAdversarial\ Learning\ for\ Neural\ Dia...
Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation 代码分析
村头陶员外的博客
05-18 2589
作为一名NLPlayerNLPlayerNLPlayer 初学者，或者是一名道行不是很深的NLPlayerNLPlayerNLPlayer ，很有必要细细的评读相关优秀的论文，但是如果只是读论文，而不去探索实际的代码的实现，可能无法提高代码能力，也比较难的深刻理解论文中的一些细节，所以在读完论文后，详细的分析其开源代码，了解整个的实现过程非常有必要。 那么代码需要分析到什么程度呢？我的实习经历告...
对抗样本方向（Adversarial Examples）2018-2020年最新论文调研
huitailangyz的博客
06-15 1万+
调研范围 2018NIPS、2019NIPS、2018ECCV、2019ICCV、2019CVPR、2020CVPR、2019ICML、2019ICLR、2020ICLR 2018NIPS Contamination Attacks and Mitigation in Multi-Party Machine Learning（防御） 作者：Jamie Hayes(Univeristy College London) Olga Ohrimenko(Microsoft Research) 摘要：Machine
总结-by hinse and weabean1
08-08
2. **Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation**：这篇论文展示了如何使用典型的GAN框架进行条件生成，即在生成对话时，将条件（如标签或上下文）与生成的内容一同输入判别器，要求判别器既评估内容的...
生成对抗网络GANs（笔记一）主线
qq_21210467的博客
08-19 1万+
生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets, GAN） 一、发展历程： 最开始接触GANs是因为想了解有关于在少量数据的情况下如何做数据增广。然后就了解到了DCGAN生成手写数字的案例，简直是惊为天人，然今才逐渐开始了解生成对抗网络的思想。到了后来一直想用生成对抗网络的思想做语音识别和语音合成这一方面，一直找到合适的资料。再后来，鬼使神差的想结合GANs来做毕业论文...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
adversarial-learning-for-stance
04-11
对抗性学习的社交媒体零发姿态检测 要求 python 3.7.6 变形金刚3.4.0 pytorch 1.5.1 numpy的1.18.1 熊猫1.0.3 scipy 1.4.1 培训TOAD cd src / 创建文件夹数据，并在其中创建一个名为resources的文件夹。 在数据/资源中，放置预训练的GloVe词嵌入和主题字典（将训练数据中的主题映射到索引）。 跑步 python train_and_eval_model.py --mode "train" --config_file <config> --trn_data <train> --dev_data <dev> --score_key <score> --topics_vocab <topic> --mode train 例如： python train_
Generative Adversarial Imitation Learning 生成对抗的模仿学习
11-25
Generative Adversarial Imitation Learning Jonathan Ho Stefano Ermon
论文引介 | Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
人工智能
04-09 6625
文章原名：Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation 作者：Jiwei Li, Will Monroe, Tianlin Shi, Sebeastien Jean, Alan Ritter and Dan Jurafsky 单位：Stanford University, New York University and Ohio
Adversarial Learning
weixin_41128293的博客
09-25 2811
GAN KL散度，JS散度 传统GAN 在辨别器最优时，生成器的loss为 根据KL,JS散度， 但是如果两个分布完全没有重叠的部分，或者它们重叠的部分可忽略时 JS散度始终未log2 而这对于梯度下降方法意味着——梯度为0 生成样本分布的支撑集就在4096维空间中构成一个最多100维的低维流形 从某个低维（比如100维）的随机分布中采样出一个编码向量 判别器训练得太好，生成器梯度消失，生...
粗学Few-Shot Adversarial Learning
weixin_42057214的博客
10-29 771
元学习 元学习是机器学习的一个子领域，是将自动学习算法应用于机器学习实验的元数据上。是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。包括：终生学习，少样本学习，多任务学习，多智能体学习，学会学习，迁移学习。 深度学习 强化学习 是人工智能在训练中得到策略的训练过程，强化学习强调的是一个过程。例如，阿尔法狗围棋学习中，就会用到强化学习这样的自学习过程 ...
【深度学习基础】对抗学习（Adversarial learning）
最新发布
十二月的猫
11-28 4057
本系列文章，重点帮助大家理解机器学习中的各种学习包括多任务学习、联邦学习、对比学习等。今天，猫猫来讲讲对抗学习，希望可以和大家一起打开对抗学习的大门！机器学习这一技术自出现之始就以优异的性能应用于各个领域。近年来，随着机器学习的快速发展与广泛应用，这一领域更是得到前所未有的蓬勃发展。目前, 机器学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等复杂任务中取得了公认的成果，已经被广泛应用于自动驾驶、人脸识别等领域。
论文笔记---Adversarial Learning for Robust Deep Clustering
weixin_44177594的博客
06-22 940
Adversarial Learning for Robust Deep Clusteringintroduction背景和准备方法 introduction 以前的工作：K-means ------- 谱聚类 ------- 子空间聚类 K-means： 相似度度量对于高纬样本不准确 谱聚类： 核函数很难确定 子空间聚类：依赖线性子空间假设构建亲和矩阵，但数据在很多情况下并不自然地符合线性模型。 深度聚类：将embedding和聚类作为一个单一的过程来获得最优嵌入(或表示)空间的聚类。 现有的大
adversarial Learning and attacks 学习笔记
jxsdq的博客
01-24 1043
GANs大家是比较熟悉的网络结构，adversarial attacks 也不是很新的概念了。近期的工作有涉及到adversarial attacks，故整理一下学习的内容。
CVPR2018 Oral论文深度解析：人工智能与机器学习的前沿探索
6. Are You Talking to Me_ Reasoned Visual Dialog Generation through Adversarial Learning.pdf 探讨了通过对抗学习来进行有根据的视觉对话生成。这是视觉问答和自然语言处理的交叉领域。 7. Augmented Skeleton...
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