CasTGAN: 级联生成对抗网络用于逼真的表格数据合成

Jul, 2023

CasTGAN: 级联生成对抗网络用于逼真的表格数据合成

CasTGAN: Cascaded Generative Adversarial Network for Realistic Tabular Data Synthesis

Abdallah Alshantti, Damiano Varagnolo, Adil Rasheed, Aria Rahmati, Frank Westad

TL;DR本文提出了一个级联表格生成对抗网络框架（CasTGAN），可生成更逼真的表格数据，模型能捕捉实际数据的限制和相关性，并通过对辅助学习者进行扰动来提高模型抵抗特定攻击的整体稳健性。

Abstract

generative adversarial networks (GANs) have drawn considerable attention in recent years for their proven capability in generating synthetic data which can be utilized for multiple purposes. While GANs have demonstrated tremendous successes in producing synthetic data samples that repl

generative adversarial networks tabular data validity cascaded architecture privacy attacks

发现论文，激发创造

使用生成对抗网络合成表格数据

本文介绍了 Tabular GAN（TGAN），这是一种可以生成表格数据（例如医学或教育记录）的生成对抗网络，利用深度神经网络生成高质量和完全合成的表格，同时生成离散和连续变量。在三个数据集上评估我们的模型时，我们发现 TGAN 在捕捉列之间的相关性和扩展大型数据集方面都优于传统的统计生成模型。

Nov, 2018

CTAB-GAN: 有效的表格数据合成

本文主要介绍了一种名为 CTAB-GAN 的条件表格 GAN 架构，可以有效地模拟多种数据类型，包括连续和分类变量，并且通过对多项机器学习算法进行测试，在五个数据集上的表现令人印象深刻。

Feb, 2021

使用两个生成对抗网络的混合图像 - 表格数据的合成数据生成方法

使用自编码生成对抗网络（GANs）和条件生成对抗网络（CTGAN），提出了一种生成综合医疗记录（包括胸部 X 光图像和结构化表格数据）的方法。通过将 GAN 模型的编码器与原始数据库中的图像进行组合，成功生成了多样的综合 X 光图像和表格数据的合成记录，并通过可视评估、间记录距离分布和分类任务评估了生成的数据库。该方法有潜力在不损害数据二次使用的情况下公开发布合成数据集。

Aug, 2023

基于生成对抗网络的数据合成

该研究提出了一种名为 table-GAN 的方法，使用生成对抗网络（GANs）合成伪造表格，用于保证数据匿名性和模型兼容性。实验证明，该方法在隐私和模型兼容性之间取得平衡，同时解决了数据泄露问题。

Jun, 2018

MALLM-GAN：用于合成表格数据的多智能体大型语言模型生成对抗网络

在大数据时代，访问丰富的数据来推动研究进展至关重要，然而在医疗领域，这种数据往往由于隐私问题或高成本而无法获得。生成合成数据可以解决这个问题，但现有模型通常需要大量数据进行训练，与我们解决数据稀缺的目标相矛盾。为了应对这一挑战，我们提出了一个新的框架，通过利用大型语言模型（LLMs）作为推广对抗网络（GAN）的优化器，并将数据生成过程作为上下文信息进行了改进，显著提高了在小样本情况下生成合成表格数据的质量。我们在公共和私有数据集上的实验结果表明，我们的模型在生成更高质量的合成数据用于后续任务时，保持真实数据的隐私方面优于几个最先进的模型。

Jun, 2024

使用条件 GAN 建模表格数据

本篇论文设计了 TGAN 来处理离散与连续的表格数据，使用 7 个模拟数据集和 8 个真实数据集进行比较，结果表明 TGAN 在大多数的真实数据集上比贝叶斯方法表现更好，而其他深度学习方法则表现欠佳。

Jul, 2019

可逆表格 GAN：通过一枚石头杀死两只鸟，用于表格数据生成

本文提出了一个广义 GAN 框架来合成表格数据，旨在解决可用数据通常受到限制、不完整或难以获得，以及数据隐私日益重要的问题。该方法通过降低关于真实记录的负对数密度来进一步提高合成质量，或者通过增加有关真实记录的负对数密度来生成更为现实但不过于接近真实记录的伪记录，以减少潜在的信息泄漏。实验结果表明，在减小对数密度时，该方法具有最佳的合成质量，而在增加对数密度时，能够增强隐私攻击的鲁棒性。

Feb, 2022

使用生成对抗网络学习生成椅子

本文探讨了使用生成对抗网络 (GAN) 合成高度逼真图像的优化问题，针对当下模型存在的问题，提出了一种修改规则和设计模型的方法。实验表明，我们的方法可以更有效地训练 GAN 模型，并以 3D 物体投影问题为例进行了验证。

May, 2017

对抗特征匹配的文本生成

该研究提出了一种通过敌对训练生成逼真文本的框架，采用了 LSTM 作为生成器，卷积网络作为判别器，并使用核距离度量匹配真实和合成句子的高维潜在特征分布，从而缓解了模式崩溃问题，并在定量评估方面表现出优越性，证明了该模型可以生成逼真的句子。

Jun, 2017

利用生成对抗网络增强角色设计师的创造力

本文使用生成对抗网络的生成结果作为认知组件，以增强角色设计师在为不同的多媒体项目概念化新角色时的创造力。同时，本文通过在新的可视化角色数据集上使用单个图形处理器从头开始训练不同的 GAN 架构（包括转移学习和数据增强技术），并使用混合方法评估了生成视觉品质对角色设计师机构概念化新角色的认知价值。研究表明，本方法对该上下文的实施非常有效，将作为一个由人与机器共同设计的工作流程进一步评估。

May, 2023