論文の概要: Learning Noise with Generative Adversarial Networks: Explorations with
Classical Random Process Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01110v1
- Date: Sun, 3 Jul 2022 20:07:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 16:54:01.227308
- Title: Learning Noise with Generative Adversarial Networks: Explorations with
Classical Random Process Models
- Title（参考訳）: 生成的逆ネットワークを用いた学習ノイズ:古典的ランダムプロセスモデルによる探索
- Authors: Adam Wunderlich, Jack Sklar
- Abstract要約: 本稿では,2つの汎用時系列GANを用いて,電子・通信システムでよく見られる幅広いノイズタイプを学習する能力について検討する。
GANは多くのノイズタイプを学習できるが、GANアーキテクチャがノイズのいくつかの側面に適していない場合、予測は困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Random noise arising from physical processes is an inherent characteristic of
measurements and a limiting factor for most signal processing tasks. Given the
recent interest in generative adversarial networks (GANs) for data-driven
signal modeling, it is important to determine to what extent GANs can
faithfully reproduce noise in target data sets. In this paper, we present an
empirical investigation that aims to shed light on this issue for time series.
Namely, we examine the ability of two general-purpose time-series GANs, a
direct time-series model and an image-based model using a short-time Fourier
transform (STFT) representation, to learn a broad range of noise types commonly
encountered in electronics and communication systems: band-limited thermal
noise, power law noise, shot noise, and impulsive noise. We find that GANs are
capable of learning many noise types, although they predictably struggle when
the GAN architecture is not well suited to some aspects of the noise, e.g.,
impulsive time-series with extreme outliers. Our findings provide insights into
the capabilities and potential limitations of current approaches to time-series
GANs and highlight areas for further research. In addition, our battery of
tests provides a useful benchmark to aid the development of deep generative
models for time series.
- Abstract（参考訳）: 物理過程から生じるランダムノイズは、測定の固有の特性であり、ほとんどの信号処理タスクの制限要因である。
データ駆動信号モデリングにおけるGAN(Generative Adversarial Network)に対する近年の関心を考えると、GANがターゲットデータセットのノイズを忠実に再現できる範囲を決定することが重要である。
本稿では,この問題を時系列で解明することを目的とした実証的な調査を行う。
すなわち,2つの汎用時系列GAN,直接時系列モデル,および短時間フーリエ変換(STFT)表現を用いた画像ベースモデルを用いて,電子・通信システムでよく見られる幅広いノイズ(帯域制限熱雑音,電力法ノイズ,ショットノイズ,インパルスノイズ)を学習する能力について検討する。
ganは、多くのノイズタイプを学習できるが、ganアーキテクチャがノイズのいくつかの側面、例えば、極端な異常値を持つ衝動時系列に適していない場合、予測的に苦労する。
本研究は, 時系列GANに対する現在のアプローチの能力と潜在的な限界に関する知見と, 今後の研究分野のハイライトを提供するものである。
さらに,テストのバッテリは時系列の深部生成モデルの開発に役立つ有用なベンチマークを提供する。
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