論文の概要: Variational Autoencoder Generative Adversarial Network for Synthetic Data Generation in Smart Home

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07387v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 02:30:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 15:25:05.008051
• Title: Variational Autoencoder Generative Adversarial Network for Synthetic Data Generation in Smart Home
• Title（参考訳）: スマートホームにおける合成データ生成のための変分オートエンコーダ生成逆ネットワーク
• Authors: Mina Razghandi, Hao Zhou, Melike Erol-Kantarci, and Damla Turgut
• Abstract要約: 本稿では,変動型自動エンコーダ生成適応ネットワーク(VAE-GAN)をスマートグリッドデータ生成モデルとして提案する。 VAE-GANは、様々な種類のデータ分布を学習し、同じ分布から可塑性サンプルを生成することができる。 実験により,提案した合成データ生成モデルは,バニラGANネットワークより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.995891934245334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data is the fuel of data science and machine learning techniques for smart grid applications, similar to many other fields. However, the availability of data can be an issue due to privacy concerns, data size, data quality, and so on. To this end, in this paper, we propose a Variational AutoEncoder Generative Adversarial Network (VAE-GAN) as a smart grid data generative model which is capable of learning various types of data distributions and generating plausible samples from the same distribution without performing any prior analysis on the data before the training phase.We compared the Kullback-Leibler (KL) divergence, maximum mean discrepancy (MMD), and Wasserstein distance between the synthetic data (electrical load and PV production) distribution generated by the proposed model, vanilla GAN network, and the real data distribution, to evaluate the performance of our model. Furthermore, we used five key statistical parameters to describe the smart grid data distribution and compared them between synthetic data generated by both models and real data. Experiments indicate that the proposed synthetic data generative model outperforms the vanilla GAN network. The distribution of VAE-GAN synthetic data is the most comparable to that of real data.
• Abstract（参考訳）: データは、他の多くの分野と同様、スマートグリッドアプリケーションのためのデータサイエンスおよび機械学習技術の燃料である。 しかし、プライバシの懸念やデータサイズ、データ品質などによって、データの可用性が問題になる可能性がある。 To this end, in this paper, we propose a Variational AutoEncoder Generative Adversarial Network (VAE-GAN) as a smart grid data generative model which is capable of learning various types of data distributions and generating plausible samples from the same distribution without performing any prior analysis on the data before the training phase.We compared the Kullback-Leibler (KL) divergence, maximum mean discrepancy (MMD), and Wasserstein distance between the synthetic data (electrical load and PV production) distribution generated by the proposed model, vanilla GAN network, and the real data distribution, to evaluate the performance of our model. さらに,スマートグリッドデータ分布を記述するために5つの重要な統計パラメータを用い,モデルと実データの両方から生成された合成データと比較した。 実験により,提案した合成データ生成モデルは,バニラGANネットワークより優れていることが示された。 vae-gan合成データの分布は、実データと最もよく似ている。

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