В чем преимущества применения GAN для обработки временных рядов?

Некоторые преимущества применения GAN для обработки временных рядов:

• Расширение существующих наборов данных за счёт генерации дополнительных синтетических данных. www.frontiersin.org Это особенно ценно при обучении моделей машинного обучения. www.frontiersin.org
• Восстановление недостающих данных. www.frontiersin.org GAN-преобразователи можно обучить вычислять недостающие данные, изучая закономерности и взаимосвязи во временных рядах. www.frontiersin.org
• Улавливание долговременных зависимостей и сложных паттернов. www.frontiersin.org Это достигается за счёт использования авторегрессионных моделей, которые моделируют условное распределение вероятностей каждого временного шага, учитывая предыдущие временные шаги. rep.bstu.by
• Высокая точность прогнозирования будущих значений временного ряда на основе сгенерированных данных. rep.bstu.by
• Возможность генерировать длинные последовательности данных временных рядов. rep.bstu.by Это делает метод более гибким и универсальным по сравнению с другими методами. rep.bstu.by