基于GAN的表格数据生成

生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关于GAN的原理、优缺点和应用场景,并介绍基于GAN的表格数据生成算法:CTGAN。

基于GAN的表格数据生成-李班

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2020/10/12/%e5%9f%ba%e4%ba%8egan%e7%9a%84%e8%a1%a8%e6%a0%bc%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%94%9f%e6%88%90/

(2)
bfsbfs
上一篇 2020年10月8日 下午10:26
下一篇 2020年10月14日 下午9:37

相关推荐

  • 对抗环境强化学习

    强化学习(Reinforcement learning ,RL )是机器学习领域之一,研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。本次报告从强化学习的基本框架开始,介绍了强化学…

    2019年12月17日
    2.2K
  • 单词级文本对抗攻击

    本报告介绍了单词级文本对抗攻击(Word-Level Attack)的背景和基本原理,展示了在OpenAttack和TextAttack两类开源工具上的测试样例,并分别讲述了基于义…

    2023年5月29日
    2.5K
  • python Web编程-Django

    本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离,然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍,内容主要包括Django基本开发模…

    2021年1月24日
    2.2K
  • Spectre攻击及检测

    2018年初,推测执行攻击Spectre的出现表明,一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测,但是在执行过程中,攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且,推测执行…

    2022年8月12日
    2.6K
  • 一段话,多个情绪?模型如何识别“情绪变化”的蛛丝马迹

    情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值,显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务,分析其研究背景与应用意义,并重点讲解两类…

    2025年4月14日
    2.0K
  • 操作系统与内核安全基础

    本次报告从计算机的总体结构切入,介绍的了计算机系统的分层体系结构;对操作系统及其内核的做了详细说明,包括操作系统与操作系统内核的关系,以及操作系统内核的主要功能等内容;报告还分析了…

    2019年11月14日
    2.5K
  • 源代码漏洞分类

    漏洞分类是漏洞分析中的重要一环,为了及时评估并缓解漏洞问题,快速、准确的漏洞分类方法必不可少,但目前漏洞分类领域面临着由于不同类型的漏洞数量高度不平衡导致的漏洞类型预测精度不佳的问…

    2023年12月14日
    2.2K
  • 提高对抗鲁棒性的特征降噪方法

    当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时,在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击,从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网…

    2021年4月19日
    2.2K
  • 网络表示学习GraphGAN

    网络表示学习(Network Representation Learning),又名网络嵌入(Network Embedding)、图嵌入(Graph Embedding),旨在从…

    2019年11月13日
    2.5K
  • 弱监督技术方法

    当前监督学习技术已经取得了巨大的成功,但是值得注意的是,由于数据标注过程的成本太高,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。而无监督学习由于学习过程太过困难,它的发展缓慢。…

    2022年2月21日
    1.9K