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演習

ジェネレータとディスクリミネータを作る

PyBooks では、ライターのスランプ解消を助ける自動テキスト生成器の開発を担当します。GAN(Generative Adversarial Networks)を使えば、1つのネットワーク(ジェネレータ)が新しいテキストを生成し、もう1つのネットワーク(ディスクリミネータ)がその真偽を評価する仕組みを作れると考えています。そのために、まずジェネレータとディスクリミネータの両方のネットワークを初期化する必要があります。これらのネットワークは互いに競い合うように学習し、もっともらしい新しいテキストを生成します。

次のモジュールはインポート済みです: torch, torch.nn as nn。

指示

100 XP
  • 逐次データ向けの線形レイヤーと sigmoid 活性化関数を使って、Generator クラスを定義します。
  • Generator クラスの forward() メソッドで、定義したモデルに入力を通します。
  • 同じレイヤー構成と活性化関数で Discriminator クラスを定義し、次元の指定に注意します。