Nov, 2023

改进的数据生成方法以提升资产配置能力：适用于固定收益资产的合成数据集方法

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TL;DR提出了一种生成针对资产配置方法和构建固定收益领域投资组合的合成数据集的新方法，该方法通过改进 CorrGAN 模型生成合成相关矩阵，并提出了一种编码器 - 解码器模型，在给定相关矩阵的条件下采样附加数据，从而促进对不同资产中的资产配置方法进行深入分析，并提供一个案例研究，说明了利用合成数据集改进基于模拟的资产配置过程中构建的投资组合的应用。
发现论文，激发创造
  • 一种用于表格数据的有监督生成优化方法

    合成数据生成已成为金融机构的重要课题，本研究提出了一种新的合成数据生成框架，将监督组件与元学习方法结合，为特定下游任务学习最佳混合分布的已有合成分布。

    Sep, 2023

  • 使用合成数据增广消除数据集偏差

    本文探讨使用有针对性的合成数据增强 - 结合游戏引擎模拟和 sim2real 风格转移技术 - 填补视觉任务的真实数据集中的空缺。在三种不同的计算机视觉任务中（停车位检测，车道检测和单 ocular 深度估计），实证研究一致表明，将合成数据与真实数据混合训练能够显著提高交叉数据集的泛化性能。

    Apr, 2020

  • 通过后处理技术弥合差距：提升合成数据的效用

    该论文提出了使用生成对抗网络生成综合数据集的新方法，并针对数据集的质量、多样性等问题提出了三种后处理技术，并引入了 GAP Filler 方法进行协调和优化，有效地提高了数据集在真实环境下的分类精度。

    May, 2023

  • 从真实数据到合成数据的转换：量化模型中的偏差

    本研究旨在建立使用合成数据训练的模型在偏见和公平之间的权衡，并研究了合成数据生成技术的变体，包括差分隐私生成方案，通过实验表明，合成数据训练的模型存在不同程度的偏差影响，且生成的特征不相关的技术表现良好。该研究有助于数据科学实践者理解合成数据的使用中的偏见。

    May, 2021

  • 合成数据生成模型的评估框架

    通过提出一个新的评估框架，本研究旨在评估合成数据生成模型的能力以生成高质量的数据，利用统计和理论信息来比较模型的排名，并展示了该框架在两个应用场景下的实用性。

    Apr, 2024

  • 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

  • 为促进公正而收集具有全球视角的扎实合成数据

    通过综合收集来自 125 个国家的 12 种语言的新闻文章，结合强制的专题多样化、翻译和摘要生成，我们提出了一种新颖的方法来创建合成数据集，这些数据集能够准确地反映真实世界的复杂性，并解决传统数据集中的代表不足问题，初步结果表明，在传统命名实体识别基准测试中，我们的合成数据使性能提升多达 7.3％，突显了我们的合成数据在模拟全球数据源中丰富多样的细微差异方面的有效性。

    Jun, 2024

  • 公平合成数据生成

    本研究提出一种通过预处理算法识别和删除偏差样本以生成更公平的合成数据的管道，可以有效地克服许多挑战，并在某些情况下提高性能。

    Oct, 2022

  • 可扩展的模块化合成数据生成用于推进航空自主技术

    我们提出了一种可扩展的数据生成流程，以应用于空中自主飞行。该流程利用自适应层次域随机化方法为无人机轨迹生成之前的环境基础地图上的资产创造无类型分布空间，通过障碍物生成和全局参数随机化扩展多样性，以自动产生多样且逼真的模拟场景配置和数据集，以便更好地推广到真实情况下的模型。

    Nov, 2022

  • 通过合成数据扩展提升数据分析能力

    合成数据生成是一种通过解决数据稀缺性和隐私问题、实现前所未有的性能而在数据科学领域引起了一场转变的生成人工智能的基石。本文介绍了用于分析的合成数据生成框架，该框架利用了统计方法在高保真度合成数据上的运用，这些数据由诸如表扩散和预训练生成转换模型等先进模型生成，并通过相关研究得到进一步的改进。通过三个案例研究：文本情感分析、结构化数据预测建模和表格数据推断，我们证明了该框架在传统方法之上的有效性，强调了合成数据生成在数据科学中的转化潜力。

    Oct, 2023