論文の概要: DATGAN: Integrating expert knowledge into deep learning for synthetic tabular data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03489v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 16:09:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 19:22:21.252990
• Title: DATGAN: Integrating expert knowledge into deep learning for synthetic tabular data
• Title（参考訳）: DATGAN:人工表データのための知識を深層学習に統合する
• Authors: Gael Lederrey, Tim Hillel, Michel Bierlaire
• Abstract要約: 合成データは、バイアスデータセットの修正や、シミュレーション目的の不足したオリジナルデータの置換など、さまざまなアプリケーションで使用することができる。 ディープラーニングモデルはデータ駆動であり、生成プロセスを制御するのは難しい。 本稿では、これらの制限に対処するため、DATGAN(Directed Acyclic Tabular GAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic data can be used in various applications, such as correcting bias datasets or replacing scarce original data for simulation purposes. Generative Adversarial Networks (GANs) are considered state-of-the-art for developing generative models. However, these deep learning models are data-driven, and it is, thus, difficult to control the generation process. It can, therefore, lead to the following issues: lack of representativity in the generated data, the introduction of bias, and the possibility of overfitting the sample's noise. This article presents the Directed Acyclic Tabular GAN (DATGAN) to address these limitations by integrating expert knowledge in deep learning models for synthetic tabular data generation. This approach allows the interactions between variables to be specified explicitly using a Directed Acyclic Graph (DAG). The DAG is then converted to a network of modified Long Short-Term Memory (LSTM) cells to accept multiple inputs. Multiple DATGAN versions are systematically tested on multiple assessment metrics. We show that the best versions of the DATGAN outperform state-of-the-art generative models on multiple case studies. Finally, we show how the DAG can create hypothetical synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 合成データは、バイアスデータセットの修正や、シミュレーション目的の不足したオリジナルデータの置換など、さまざまなアプリケーションで使用することができる。 GAN(Generative Adversarial Networks)は、生成モデルを開発するための最先端技術である。 しかし、これらのディープラーニングモデルはデータ駆動であり、生成プロセスを制御することは困難である。 したがって、生成されたデータにおける表現性の欠如、バイアスの導入、そしてサンプルのノイズを過剰に満たす可能性である。 本稿では,合成表データ生成のための深層学習モデルに専門知識を統合することで,これらの制約に対処するために,有向非循環表型gan(datgan)を提案する。 このアプローチは、DAG(Directed Acyclic Graph)を使用して変数間の相互作用を明示的に指定することを可能にする。 DAGは、複数の入力を受け入れるために、改良されたLong Short-Term Memory (LSTM) セルのネットワークに変換される。 複数のDATGANバージョンは、複数の評価指標で体系的にテストされる。 DATGANの最良のバージョンは、複数のケーススタディにおいて最先端の生成モデルよりも優れていることを示す。 最後に、DAGが仮説合成データセットを作成する方法を示す。

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