論文の概要: GT-GAN: General Purpose Time Series Synthesis with Generative
Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02040v1
- Date: Wed, 5 Oct 2022 06:18:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 13:06:34.989022
- Title: GT-GAN: General Purpose Time Series Synthesis with Generative
Adversarial Networks
- Title(参考訳): GT-GAN:生成逆ネットワークを用いた汎用時系列合成
- Authors: Jinsung Jeon, Jeonghak Kim, Haryong Song, Seunghyeon Cho, Noseong Park
- Abstract要約: 本稿では,通常の時系列データと不規則時系列データを合成する汎用モデルを提案する。
我々は,多くの関連技術が注意深く1つのフレームワークに統合される,生成的対向的ネットワークベースの手法を設計する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.157586814297138
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Time series synthesis is an important research topic in the field of deep
learning, which can be used for data augmentation. Time series data types can
be broadly classified into regular or irregular. However, there are no existing
generative models that show good performance for both types without any model
changes. Therefore, we present a general purpose model capable of synthesizing
regular and irregular time series data. To our knowledge, we are the first
designing a general purpose time series synthesis model, which is one of the
most challenging settings for time series synthesis. To this end, we design a
generative adversarial network-based method, where many related techniques are
carefully integrated into a single framework, ranging from neural
ordinary/controlled differential equations to continuous time-flow processes.
Our method outperforms all existing methods.
- Abstract(参考訳): 時系列合成は、深層学習の分野で重要な研究テーマであり、データ拡張に利用することができる。
時系列データ型は、広く正規または不規則に分類できる。
しかし、モデル変更なしに両方の型に優れたパフォーマンスを示す既存の生成モデルは存在しない。
そこで本研究では,正規および不規則時系列データを合成可能な汎用モデルを提案する。
我々の知る限り、我々は、時系列合成において最も困難な設定の1つである汎用時系列合成モデルを初めて設計している。
この目的のために,ニューラル常微分方程式から連続時間フロープロセスまで,多くの関連技術が注意深く単一のフレームワークに統合される生成逆ネットワークベースの手法を設計する。
我々のメソッドは既存のメソッドを全て上回っています。
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