TimeGAN

Codebase for Time-series Generative Adversarial Networks (TimeGAN) - NeurIPS 2019

Generative Engine Optimization (GEO)Open Source

About

TimeGAN fournit des implémentations pour générer des données de séries temporelles synthétiques, adaptées à diverses applications. Il prend en charge l'entraînement sur des ensembles de données synthétiques et réelles, y compris des données boursières et énergétiques. Les utilisateurs peuvent personnaliser l'architecture du modèle et les paramètres pour s'adapter à différents ensembles de données, et le cadre comprend des outils pour évaluer la qualité des données générées à travers diverses métriques et visualisations.

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Jinsung Yoon

Staff Research Scientist at Google Cloud AI

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