[发明专利]一种基于文本生成的WGAN方法在审
| 申请号： | 201710690198.4 | 申请日： | 2017-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN107590531A | 公开（公告）日： | 2018-01-16 |
| 发明（设计）人： | 周智恒;李立军 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于文本生成的WGAN方法，属于深度学习神经网络领域，该方法包括以下步骤S1、构造沃瑟斯坦生成式对抗网络WGAN模型；S2、准备文本数据集进行训练；S3、利用编码器，对将文本数据进行编码；S4、构造随机噪声，获取生成器的输出文本；S5、将生成器的输出文本与数据集编码之后的文本输入判别器，进行网络训练。本方法根据生成对抗网络模型的特点，创造性地提出了深度卷积神经网络与WGAN相结合的构造方式，首次公开了生成文本的对抗网络训练方式，突破了以往的生成对抗网络模型都是完成生成图像的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 文本 生成 wgan 方法 | ||
【主权项】：
一种基于文本生成的WGAN方法，其特征在于，所述的方法包括下列步骤：S1、构造沃瑟斯坦生成式对抗网络WGAN模型，该模型包含生成器和判别器；S2、准备文本数据集进行训练；S3、利用编码器，对文本数据进行编码；S4、构造随机噪声，获取生成器的输出文本；S5、将生成器的输出文本与数据集编码之后的文本输入判别器，进行网络训练。
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