ICMLApr, 2023

有向链式生成对抗网络

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TL;DR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。
multimodal distributed datagenerative adversarial networkstime series generatordirected chain gansmultimodal time series data
发现论文，激发创造
  • 时序生成的条件 GAN

    本文提出了一种新型时序生成对抗网络 (Time Series GAN，TSGAN)，并以基准时序数据库中的 70 个数据集作为评估对象，证明了 TSGAN 相较竞争对手表现更好，既在 Frechet Inception Score (FID) 度量中表现更佳，也在分类评估标准上具有更好的定性表现。

    Jun, 2020

  • 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

    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。

    Jan, 2022

  • GT-GAN: 通用时序生成对抗网络的时间序列合成

    设计了一种基于生成对抗网络的通用时序合成模型，能够在正常和不规则数据类型上表现出色，相比所有现有方法，我们的方法表现更佳。

    Oct, 2022

  • 淬炼对抗网络

    通过引入一种简单的方法，使真实数据分布经过一个‘透镜’传达给辨别器，让生成器逐步揭示出更多细节特征，改善了 GAN 训练的质量、稳定性和收敛速度，对各种 GAN 架构如 DCGAN、LSGAN、WGAN-GP 都可行。

    Feb, 2018

  • 通过条件生成式对抗网络进行时间序列模拟

    本文提出了使用条件生成对抗网络（CGAN）学习和模拟时间序列数据的方法，探讨 GAN 和神经网络与现有统计方法之间的联系，最终展示了 CGAN 在市场风险分析中的应用，包括历史数据的学习、风险预测分析以及价值风险和预期缺失计算等方面，并通过回测结果证明其优于历史模拟法。

    Apr, 2019

  • 基于物理知识的生成式对抗网络在随机微分方程中的应用

    研究中介绍了一种新型 PI-GANs 来解决基于有限数量的分散测量数据的前向、反向和混合随机问题，并将物理规律通过自动微分编码到 GANs 的架构中，采用 Wasserstein GANs 进行稳定训练。此外，研究还使用了深度神经网络来进行生成和鉴别，表明了该方法在解决高维随机微分方程问题上的准确性和有效性。

    Nov, 2018

  • 具有变点的神经随机微分方程：一种生成对抗方法

    提出一种基于神经随机微分方程的时间序列变点检测算法，该算法使用生成对抗网络框架下的神经随机微分方程模型，通过 GAN 鉴别器的输出在前向传递中检测变点，并通过交替更新来学习未知的变点和不同变点对应的神经随机微分方程模型的参数。结果表明，该方法在合成和实际数据集上的性能比经典变点检测基准、标准 GAN-based 神经随机微分方程模型和其他深度生成模型更好。

    Dec, 2023

  • DEGAN：使用生成式对抗网络鉴别器和密度估计的时间序列异常检测

    本文提出了一个基于生成对抗网络的无监督异常检测框架 DEGAN，采用滑动窗口处理时间序列数据进行训练，利用产生正常数据模式的生成器和预测异常的独立鉴别器，借助核密度估计提高精度，测试发现该框架具有较高的召回率和准确率。

    Oct, 2022

  • 多智能体多元生成对抗网络

    介绍一种名为 MAD-GAN 的多智能体生成对抗网络架构，可以解决 GAN 领域的模式崩溃问题，实验表明该架构能产生高质量的样本且具有较强的去卷积能力。

    Apr, 2017

  • MD-GAN: 分布式数据集的多鉴别器生成对抗网络

    本文提出了 MD-GAN，这是一个新颖的学习过程；将其与改编后的联邦学习进行比较，使用 MNIST 和 CIFAR10 数据集，MD-GAN 表现出了每个工作节点上的学习复杂度降低两倍，同时在两个数据集上提供了比联邦学习更好的性能。

    Nov, 2018