Jan, 2022

使用生成对抗网络进行数据中心多元情景预测的数据增强

PDF
TL;DR本文探讨了利用生成对抗网络 (GANs) 进行时序数据的合成预测，从而实现在数据中心 (Data Center) 中生成大量可供人工智能算法使用的合成数据的目标，同时提出了通过综合考虑 Kullback-Leibler 散度和均方误差这两个新测量指标来验证合成时间序列的方法，并通过实际数据进行验证。该研究能帮助优化数据中心的能源消耗，而所提出的方法也可应用于类似的时间序列问题。
发现论文，激发创造
  • 远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

    使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

    Aug, 2019

  • 使用生成对抗网络进行无模型可再生场景生成

    本文提出了一种基于生成对抗网络的数据驱动方法用于清洁能源场景生成，结合了时空维度下的可再生能源生产模式，具有高效，实际和可行的特点。

    Jul, 2017

  • 利用生成对抗网络进行数据增强

    本文提出了使用生成对抗网络（GAN）生成机器学习任务的人工训练数据，以解决样本不平衡问题与个人隐私数据问题，在多个基准数据集上测试表明，使用 GAN 生成的训练数据进行决策树分类器训练可以取得与使用原始数据集训练 DT 相同或更好的准确性和召回率.

    Apr, 2019

  • 增强社交网络广告预测的数据增强比较研究

    通过生成模型的数据增强方法，本研究在社交网络广告领域解决了受限数据集及潜在偏差的问题，提升了模型性能，并提供了多个数据增强技术的相对表现对比，以指导从业者选择适合的技术来增强模型性能。

    Apr, 2024

  • 生成对抗网络用于数据增强

    使用生成对抗网络 (GANs) 来扩充医疗领域中用于训练人工智能模型的可用数据集是可行的，然而仍需在医学影像使用 GANs 方面进行更进一步的研究以确保生成的影像质量高并适用于临床环境。

    Jun, 2023

  • 使用生成对抗网络进行低资源情感分析的数据增强

    本文介绍使用生成式对抗网络 (GANs) 模型进行数据增强以改善情感分类器泛化能力的方法，通过对资源有限数据集训练 GAN 模型，并探索不同技术进行 GAN 模型训练，并分析了生成数据的质量以及使用 t-SNE 方法在二维空间中对生成数据和实际数据的可视化分析。

    Feb, 2019

  • 有向链式生成对抗网络

    本文提出了一种新的时间序列生成器 —— 指向连锁 GAN（DC-GANs），该生成器可以生成与邻域过程具有相同分布的新时间序列，并且可以在生成多模态时间序列方面显着优于现有最佳方法。

    Apr, 2023

  • 智能家居中用于合成数据生成的变分自编码生成对抗网络

    本文提出 VAE-GAN 作为智能电网数据生成模型，能够学习各种数据类型分布并从同一分布生成逼真的样本。实验结果显示，该模型的合成数据比 Vanilla GAN 网络更接近真实数据分布。

    Jan, 2022

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • 利用条件扩散和构建元数据创建合成能源计量数据

    使用相关元数据来生成高质量的合成能源数据的条件扩散模型相比于传统方法表现出更好的性能，具有较低的 Frechet Inception Distance（FID）得分和 Kullback-Leibler divergence（KL 散度）的减少。

    Mar, 2024