Generativa Adversarial Networks (Gans) har visat anmärkningsvärd framgång som en ram för utbildningsmodeller för att producera realistiska data. I detta arbete föreslår vi en Recurrent GAN (RGAN) och Recurrent Conditional GAN (RCGAN) för att producera realistiska realvärderade flerdimensionella tidsserier, med tonvikt på deras tillämpning på medicinska data. RGNs använder sig av återkommande neurala nätverk i generatorn och discriminatorn. När det gäller RCGAN är båda dessa RNN beroende av hjälpinformation. Vi demonstrerar våra modeller i en uppsättning leksaksdata, där vi visuellt och kvantitativt (med hjälp av stickprovsannolikhet och maximal genomsnittlig diskrepans) visar att de framgångsrikt kan generera realistiska tidsserier. Vi beskriver också nya utvärderingsmetoder för GANs, där vi genererar ett syntetiskt märkt utbildningsdataset, och utvärderar på en riktig testuppsättning prestandan hos en modell som är utbildad på syntetiska data, och vice versa. Vi illustrerar med dessa mått att RCGANS kan generera tidsseriedata användbara för övervakad utbildning, med endast mindre försämring i prestanda på verkliga testdata. Detta visas på sifferklassificering från "serialiserad" MNIST och genom utbildning av ett system för tidig varning på en medicinsk datauppsättning på 17 000 patienter från en intensivvårdsenhet. Vi diskuterar och analyserar ytterligare de integritetsfrågor som kan uppstå vid användning av RCGANS för att generera realistiska syntetiska medicinska tidsseriedata.
Hyland m.fl. REF använder en villkorlig återkommande GAN för att generera realistiska ser intensivvårdsenheter data, som har kontinuerlig tidsserie form.
Real-valued (Medical) Time Series Generation with Recurrent Conditional GANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}