論文の概要: Conditional Hybrid GAN for Sequence Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08616v1
• Date: Fri, 18 Sep 2020 03:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 02:58:52.684824
• Title: Conditional Hybrid GAN for Sequence Generation
• Title（参考訳）: シーケンス生成のための条件付きハイブリッドGAN
• Authors: Yi Yu, Abhishek Srivastava, Rajiv Ratn Shah
• Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するための条件付きハイブリッドGAN(C-Hybrid-GAN)を提案する。 我々はGumbel-Softmax法を利用して離散値列の分布を近似する。 提案したC-Hybrid-GANは、文脈条件付き離散値シーケンス生成において既存の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.67961004064029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditional sequence generation aims to instruct the generation procedure by conditioning the model with additional context information, which is a self-supervised learning issue (a form of unsupervised learning with supervision information from data itself). Unfortunately, the current state-of-the-art generative models have limitations in sequence generation with multiple attributes. In this paper, we propose a novel conditional hybrid GAN (C-Hybrid-GAN) to solve this issue. Discrete sequence with triplet attributes are separately generated when conditioned on the same context. Most importantly, relational reasoning technique is exploited to model not only the dependency inside each sequence of the attribute during the training of the generator but also the consistency among the sequences of attributes during the training of the discriminator. To avoid the non-differentiability problem in GANs encountered during discrete data generation, we exploit the Gumbel-Softmax technique to approximate the distribution of discrete-valued sequences.Through evaluating the task of generating melody (associated with note, duration, and rest) from lyrics, we demonstrate that the proposed C-Hybrid-GAN outperforms the existing methods in context-conditioned discrete-valued sequence generation.
• Abstract（参考訳）: 条件付きシーケンス生成は、自己教師付き学習問題(データ自身からの監督情報を含む教師なし学習の形式)である追加の文脈情報を用いてモデルを条件付けして生成手順を指示することを目的としている。 残念ながら、現在の最先端生成モデルは、複数の属性によるシーケンス生成に制限がある。 本稿では,この問題を解決するための条件付きハイブリッドGAN(C-Hybrid-GAN)を提案する。 三重項属性を持つ離散列は、同じ文脈で条件付けされたときに別々に生成される。 最も重要なことは、関係推論技術は、ジェネレータのトレーニング中に属性の各シーケンス内の依存性だけでなく、識別器のトレーニング中に属性のシーケンス間の一貫性をモデル化するために利用される。 離散データ生成時に発生するGANの非微分可能性問題を回避するために,Gumbel-Softmax手法を用いて,歌詞からメロディ(音符,持続時間,静止時間に関連する)を生成するタスクを評価することにより,提案したC-Hybrid-GANが,文脈条件付き離散値列生成において既存の手法より優れていることを示す。

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