論文の概要: Group GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13741v1
• Date: Fri, 27 May 2022 03:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 14:49:13.287987
• Title: Group GAN
• Title（参考訳）: グループgan
• Authors: Ali Seyfi, Jean-Francois Rajotte, Raymond T. Ng
• Abstract要約: 本稿では,時系列の共通点を考慮し,チャネル間関係の保存を優先する新しい枠組みを提案する。 提案手法はチャネル相関の保存に有効であり, 医用データや財務データを用いて, 下流のタスクを非常によく行うことを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1786249372283564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating multivariate time series is a promising approach for sharing sensitive data in many medical, financial, and IoT applications. A common type of multivariate time series originates from a single source such as the biometric measurements from a medical patient. This leads to complex dynamical patterns between individual time series that are hard to learn by typical generation models such as GANs. There is valuable information in those patterns that machine learning models can use to better classify, predict or perform other downstream tasks. We propose a novel framework that takes time series' common origin into account and favors inter-channel relationship preservation. The two key points of our method are: 1) the individual time series are generated from a common point in latent space and 2) a central discriminator favors the preservation of inter-channel dynamics. We demonstrate empirically that our method helps preserve channel correlations and that our synthetic data performs very well downstream tasks with medical and financial data.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列の生成は、多くの医療、財務、IoTアプリケーションで機密データを共有するための有望なアプローチである。 多変量時系列の一般的なタイプは、医療患者からの生体計測のような単一の源に由来する。 これはgansのような典型的な生成モデルでは習得が難しい個々の時系列間の複雑な動的パターンをもたらす。 これらのパターンには、機械学習モデルが他の下流タスクの分類、予測、実行に利用できる貴重な情報があります。 本稿では,時系列の共通起源を考慮し,チャネル間関係の保存を好む新しい枠組みを提案する。 この方法の2つの重要なポイントは 1) 個々の時系列は、潜時空間の共通点から生成され、 2) 中心判別器はチャネル間ダイナミクスの保存を好む。 本手法がチャネル相関の保存に有効であること,また,医療・金融データを用いて下降処理を行うことを実証的に示す。

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