seqGAN：“ SeqGAN：具有策略梯度的序列生成对抗网络”的简化PyTorch实现。 （于兰涛等）-源码
seqGAN
PyTorch实现的“ SeqGAN：具有策略梯度的序列生成对抗网络”。 （于兰涛等）。 该代码经过高度简化，注释和（希望）易于理解。 实施的策略梯度也比原始工作（ ）简单得多，并且不涉及推广-整个句子使用单一奖励（受的示例启发） ）。
使用的体系结构与原始工作中的体系结构不同。 具体而言，将循环双向GRU网络用作鉴别器。
该代码按论文中所述对合成数据进行实验。
我们鼓励您对代码作为问题的工作方式提出任何疑问。
要运行代码：
python main.py
main.py应该是您进入代码的入口。
技巧与观察
在这种情况下，以下黑客（从借来）似乎有效：
培训鉴别器
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