1. 毕业设计（论文）的内容和要求
许多的GANs及其变体用于文本生成的方法然而往往局限于生成的文本较短的情况，更困难的长文本生成方面研究数量相对不多。
目前基于序列决策的文本生成方法中有一个很大的不足，那就是来自鉴别器的概率标量反馈信号是稀疏的，因为文本虽然是由生成式网络在多轮行动中逐个词生成的，但只有当整个句子都生成完毕后生成式网络才能收到来自鉴别器的反馈信号。
一方面，为了增加来自鉴别器的信息量，它应当在最终的判别反馈值之外提供更多的指导信息，毕竟鉴别器是一个结构已知的、经过训练的 CNN网络，而不是一个黑箱子，完全有可能让鉴别器提供更多的信息。
2. 参考文献
[1] 姜枞聪. 基于机器学习的智能制造系统评价模型与算法[D].浙江工业大学,2019.[2] Engineering; Reports from Tongji University Advance Knowledge in Engineering (Text Generation Service Model Based On Truth-guided Seqgan)[J]. Journal of Engineering,2020.[3] 罗胤. 基于神经网络与自适应分形分析的股评情感分析[D].广西大学,2019.[4] 李孟. 基于深度学习的情感对话生成模型研究[D].华中师范大学,2019.[5] 潘彦园. 新型生物酶的挖掘算法研究[D].电子科技大学,2019.[6] 姜枞聪. 基于机器学习的智能制造系统评价模型与算法[D].浙江工业大学,2019.[7] 常菁. 用于蛋白质二级结构设计的深度生成模型的研究与应用[D].北京交通大学,2018.[8] 淦艳,叶茂,曾凡玉.生成对抗网络及其应用研究综述[J].小型微型计算机系统,2020,41(06):1133-1139.[9] 罗嗣卿,张志超,岳琪.基于改进SEGNET模型的图像语义分割[J/OL].计算机工程:1-10[2020-06-01].https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058015.[10] Xiaolu Zhang,Huihui Song,Kaihua Zhang,Jiaojiao Qiao,Qingshan Liu. Single image super-resolution with enhanced Laplacian pyramid network via conditional generative adversarial learning[J]. Neurocomputing,2020,398.[11] Jianlong Zhao,Jinjie Huang,Dongmei Zhi,Weizheng Yan,Xiaohong Ma,Xiao Yang,Xianbin Li,Qing Ke,Tianzi Jiang,Vince D. Calhoun,Jing Sui. Functional network connectivity (FNC)-based generative adversarial network (GAN) and its applications in classification of mental disorders[J]. Journal of Neuroscience Methods,2020,341.[12] Weini Zhang,Linwei Chen,Zhangyue Xiong,Yu Zang,Jonathan Li,Lei Zhao. Large-scale point cloud contour extraction via 3D guided multi-conditional generative adversarial network[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2020,164.[13] Yingtao Lei,Weiwei Du,Qinghua Hu. Face sketch-to-photo transformation with multi-scale self-attention GAN[J]. Neurocomputing,2020,396.[14] Mohammad Saeed Rad,Behzad Bozorgtabar,Claudiu Musat,Urs-Viktor Marti,Max Basler,Hazm Kemal Ekenel,Jean-Philippe Thiran. Benefiting from multitask learning to improve single image super-resolution[J]. Neurocomputing,2020,398.
