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näkemys - 시계열 데이터 생성
시계열 데이터 생성을 위한 감독 및 내장형 생성적 적대 신경망
ChronoGAN은 시계열 데이터의 시간적 역학을 효과적으로 포착하고 안정적이며 정확한 합성 데이터를 생성하는 강력한 프레임워크이다.
사이버-물리 시스템을 위한 합성 시계열 데이터 생성
본 연구는 사이버-물리 시스템 데이터 증강을 위한 순수 트랜스포머 기반 생성 모델을 제안한다.
시계열 데이터 생성을 위한 특성 함수 기반 생성적 적대 신경망(PCF-GAN)
본 논문은 시계열 데이터의 특성 함수(PCF)를 활용하여 생성적 적대 신경망(GAN)의 판별기로 사용하는 PCF-GAN을 제안한다. PCF-GAN은 시계열 데이터의 시간 의존성을 효과적으로 포착하여 고품질의 합성 시계열 데이터를 생성할 수 있다.
실제 데이터와 유사한 고차원 분포 생성을 위한 평균장 마이크로카노니컬 경사하강법
평균장 마이크로카노니컬 경사하강 모델은 고차원 분포에서 효율적으로 샘플링할 수 있는 방법으로, 기존 마이크로카노니컬 경사하강 모델의 엔트로피 붕괴 문제를 해결한다.
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