SeqGAN 原理简述

Seq 是一种基于生成对抗网络 (GAN) 的序列生成模型，用于生成符合某个条件的文本序列。其原理如下：

1. 生成器 G 生成一个文本序列，其输入为一个随机噪声向量 z 和条件信息 c。

2. 判别器 D 对生成器生成的文本序列进行判别，以判断其是否符合真实数据的分布。

3. 通过最大化 D 的判别准确率和最小化 G 生成文本序列与真实数据的分布之间的距离来训练 G 和 D。

4. 通过采样器来生成具有多样性的文本序列，以增加生成文本的多样性。

SeqGAN 将 GAN 应用于文本序列生成任务，使得生成的文本序列更加符合真实数据的分布，并增加了文本序列的多样性。