与上下文编码的生成对抗网络相比 普通的生成对抗网络有什么缺点

普通的生成对抗网络（GAN）主要用于生成图片、音频等无序数据。但是对于自然语言处理中的文本生成任务，GAN存在一些缺点。其中最主要的问题是GAN生成的文本缺乏连贯性和一致性，很难生成符合上下文的语句。这是因为文本生成中的数据是序列数据，每个词汇都依赖于前面的上下文，而GAN无法很好地处理这种序列数据的连贯性。因此，为了在自然语言处理任务中生成高质量、连贯、一致的语句，需要使用一些特殊的生成模型，如循环神经网络（RNN）、变换器（Transformer）等。而上下文编码的生成对抗网络（SeqGAN）就是一种基于RNN的文本生成模型，可以在生成文本时考虑上下文信息，从而生成更加连贯和一致的语句。

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与上下文编码的生成对抗网络相比 普通的生成对抗网络在图像修复上有什么缺点

普通的生成对抗网络在图像修复上的缺点是，它只能生成单张图像，而不能处理多张相关联的图像。此外，如果存在缺失的区域，它可能会在修复图像时产生模糊或不真实的部分，因为它没有考虑到图像的上下文信息。与上下文编码的生成对抗网络相比，它利用了图像的上下文信息，能够更好地处理多张相关联的图像，并且在修复图像时能够更好地保持图像的真实性和准确性。