論文の概要: tsBNgen: A Python Library to Generate Time Series Data from an Arbitrary Dynamic Bayesian Network Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04595v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 23:10:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 12:16:43.870003
• Title: tsBNgen: A Python Library to Generate Time Series Data from an Arbitrary Dynamic Bayesian Network Structure
• Title（参考訳）: tsBNgen: 任意の動的ベイズネットワーク構造から時系列データを生成するPythonライブラリ
• Authors: Manie Tadayon, Greg Pottie
• Abstract要約: 任意の動的ベイズネットワークに基づいて時系列および逐次データを生成するPythonライブラリであるtsBNgenを紹介する。 一部の実世界のデータは、その性質上、秘密であり、共有できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic data is widely used in various domains. This is because many modern algorithms require lots of data for efficient training, and data collection and labeling usually are a time-consuming process and are prone to errors. Furthermore, some real-world data, due to its nature, is confidential and cannot be shared. Bayesian networks are a type of probabilistic graphical model widely used to model the uncertainties in real-world processes. Dynamic Bayesian networks are a special class of Bayesian networks that model temporal and time series data. In this paper, we introduce the tsBNgen, a Python library to generate time series and sequential data based on an arbitrary dynamic Bayesian network. The package, documentation, and examples can be downloaded from https://github.com/manitadayon/tsBNgen.
• Abstract（参考訳）: 合成データは様々な領域で広く使われている。 これは、多くの現代的なアルゴリズムが効率的なトレーニングのために大量のデータを必要としており、データ収集とラベリングは通常、時間を要するプロセスであり、エラーを起こしやすいためである。 さらに、いくつかの実世界のデータは、その性質上機密であり、共有できない。 ベイズネットワーク(英: Bayesian network)は、現実のプロセスにおける不確実性をモデル化するために広く用いられている確率的グラフィカルモデルの一種である。 動的ベイズネットワーク(Dynamic Bayesian Network)は、時間および時系列データをモデル化するベイズネットワークの特殊クラスである。 本稿では,任意の動的ベイズネットワークに基づいて時系列および逐次データを生成するPythonライブラリであるtsBNgenを紹介する。 パッケージ、ドキュメント、サンプルはhttps://github.com/manitadayon/tsbngenからダウンロードできる。

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