Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation

最新推荐文章于 2023-01-24 22:29:25 发布
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#对话生成 #RNN #深度学习 #生成对抗

本文重点介绍了Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation这篇文献的主要内容及翻译总结。该研究探讨了如何利用对抗学习提升神经网络对话生成系统的性能。

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
全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！
12-24 1083
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...
【深度学习基础】对抗学习（Adversarial learning）
最新发布
十二月的猫
11-28 4910
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。
粗学Few-Shot Adversarial Learning
weixin_42057214的博客
10-29 809
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 ...
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_
论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
01-03 370
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 1788
本次要分享的论文是Adversarial&nbsp;Learning&nbsp;for&nbsp;Neural&nbsp;Dialogue&nbsp;GenerationAdversarial&nbsp;Learning&nbsp;for&nbsp;Neural&nbsp;Dialogue&nbsp;GenerationAdversarial\ Learning\ for\ Neural\ Dia...
开放型对话系统研究综述
Friedrichor的博客
10-03 1736
对当前 对话系统 的发展进行总结 并 重点对开放型对话技术进行梳理。
Meta-Learning in Neural Networks: A Survey元学习最新综述（翻译）
qq_38680752的博客
06-02 1万+
近年来，元学习领域，即“为学习而学习”，已经引起了人们极大的兴趣。与传统的人工智能方法不同，传统的人工智能方法是使用固定的学习算法从头开始解决给定的任务，元学习的目的是改进学习算法本身，考虑到多次学习的经验。这个范例提供了一个机会来解决深度学习的许多传统挑战，包括数据和计算瓶颈，以及泛化的基本问题。在这项调查中，我们描述了当代元学习的景观。我们首先讨论元学习的定义，并将其定位于相关领域，如转移学习、多任务学习和超参数优化。然后我们提出了一种新的分类方法，它提供了当今元学习方法的更全面的细分。我们综述了元学习
对抗样本方向（Adversarial Examples）2018-2020年最新论文调研
热门推荐
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...
Generative Adversarial Imitation Learning 生成对抗的模仿学习
11-25
Generative Adversarial Imitation Learning Jonathan Ho Stefano Ermon
Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation 代码分析
村头陶员外的博客
05-18 2664
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...
论文引介 | Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
人工智能
04-09 6656
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 2836
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...
论文笔记---Adversarial Learning for Robust Deep Clustering
weixin_44177594的博客
06-22 1034
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 1150
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。
adversarial learning
03-16
对抗学习（adversarial learning）是一种机器学习技术，它通过让两个模型相互对抗来提高模型的性能。其中一个模型是生成模型，它试图生成与真实数据相似的数据；另一个模型是判别模型，它试图区分生成的数据和真实...
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