rayofhopejp / arxivnotes Goto Github PK

投稿日付	名称	論文タイトル	リンク	issue	ひとこと
2016-09-18	SeqGAN	SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient	https://arxiv.org/abs/1609.05473	#2	強化学習
2017-02-26	MaliGAN	Maximum-Likelihood Augmented Discrete Generative Adversarial Networks	https://arxiv.org/abs/1702.07983
2017-05-31	RankGAN	Adversarial Ranking for Language Generation	https://arxiv.org/pdf/1705.11001
2017-06-12	TextGAN	Adversarial Feature Matching for Text Generation	http://proceedings.mlr.press/v70/zhang17b.html
2017-09-24	LeakGAN	Long Text Generation via Adversarial Training with Leaked Information	https://arxiv.org/abs/1709.08624
2018	SentiGAN	SentiGAN: Generating Sentimental Texts via Mixture Adversarial Networks	https://www.ijcai.org/proceedings/2018/618
2018-01-23	MaskGAN	MaskGAN: Better Text Generation via Filling in the______	https://arxiv.org/abs/1801.07736
2018-02-05	DPGAN	DP-GAN: Diversity-Promoting Generative Adversarial Network for Generating Informative and Diversified Text	https://arxiv.org/abs/1802.01345
2018-09-18	RelGAN	RelGAN: Relational Generative Adversarial Networks for Text Generation	https://openreview.net/forum?id=rJedV3R5tm
2018-10-11	LaTextGAN	Adversarial Text Generation Without Reinforcement Learning	https://arxiv.org/abs/1810.06640
2018-12-16	Tet-GAN	TET-GAN: Text Effects Transfer via Stylization and Destylization	https://arxiv.org/abs/1812.06384		よく見たらNLGではない
2019	JSDGAN	Adversarial Discrete Sequence Generation without Explicit NeuralNetworks as Discriminators	http://proceedings.mlr.press/v89/li19g.html
2019-08-24	DGGAN	DGSAN: Discrete Generative Self-Adversarial Network	https://arxiv.org/abs/1908.09127
2019-11-15	CatGAN	CatGAN: Category-aware Generative Adversarial Networks with Hierarchical Evolutionary Learning for Category Text Generation	https://arxiv.org/abs/1911.06641

その他surveyなど

投稿日付	タイトル	リンク
2018-05-15	Neural Text Generation: Past, Present and Beyond	https://arxiv.org/abs/1803.07133
2018-12-06	Language GANs Falling Short	https://arxiv.org/abs/1811.02549
2018-02-06	Texygen: A Benchmarking Platform for Text Generation Models	https://arxiv.org/abs/1802.01886

🚧 【TextGAN】Adversarial Feature Matching for Text Generation

ひとこと

Soft-argmax approximationを用いてdiscreteな系列を学習・GANの目的関数を変更してmode collapsing problemを解消

リンク

http://proceedings.mlr.press/v70/zhang17b.html

投稿日付(yyyy-mm-dd)

2017-06-12

概要

新規性・差分

手法

GeneratorはLSTM、DiscriminatorはCNN

結果

BookCorpus+Arxivから50万文ずつの学習において、seqGANに比べてBLEUとKDEで良い結果を出した

🚧 【LeakGAN】Long Text Generation via Adversarial Training with Leaked Information

ひとこと

リンク

https://arxiv.org/abs/1709.08624

投稿日付(yyyy-mm-dd)

2017-09-24

概要

新規性・差分

手法

結果

EMNLP2017 WMT4(long-text), COCO Image Captions Dataset (middle-text), Chinese Poems(short-text)において、SeqGANとRankGANに比べてBLEUスコアが良かった。さらに、前２つについては人手によるチューリングテストも行い,seqGANより良い結果が出た。

🚧 【RankGAN】Adversarial Ranking for Language Generation

ひとこと

seqGANに加えて識別器をrankerに置き換え、新しい目的関数を導入した

リンク

https://arxiv.org/pdf/1705.11001

投稿日付(yyyy-mm-dd)

2017-05-31

概要

新規性・差分

手法

結果

Chinese poem generationにおいてBLEU-2とHuman score両方で、COCOデータセットとShakespeareのロミオとジュリエットにおいてSeqGANより良い結果を出した。

🚧 【CatGAN】CatGAN: Category-aware Generative Adversarial Networks with Hierarchical Evolutionary Learning for Category Text Generation

ひとこと

遺伝的アルゴリズムを使ってGeneratorを進化させる

リンク

https://arxiv.org/abs/1911.06641

投稿日付(yyyy-mm-dd)

2019-11-15

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