Использование Keras для создания модели, которая может генерировать новые, похожие данные

Question

Я работаю с Керасом и экспериментирую с ИИ и машинным обучением. У меня уже есть несколько проектов, и теперь я пытаюсь скопировать набор данных. В каком направлении мне учиться? Что я должен искать, чтобы начать изучать эту модель? Мне просто нужен эксперт, чтобы указать мне правильное направление.

Чтобы уточнить;реплицируя набор данных, я имею в виду, что хочу взять серию чисел с легко различимым шаблоном, а затем заставить ИИ генерировать новые данные, которые похожи.

Answer 1

Существует несколько способов создания новых данных, аналогичных текущему набору данных, но в настоящее время наиболее распространенным способом является использование генерирующей состязательной сети (GAN). Это работает, противопоставляя две модели друг другу. Модель генератора пытается генерировать данные, а модель дискриминатора пытается определить разницу между реальными данными и сгенерированными данными. Существует множество учебных пособий о том, как это сделать, хотя большинство из них, вероятно, основаны на данных изображений.

Если вы также хотите создавать ярлыки, создайте условный GAN.

Единственный другой распространенный метод генерации данных - это Variational Autoencoder (VAE), но генерируемые данные, как правило, имеют более низкое качество, чем то, что может генерировать GAN. Я не знаю, верно ли это для данных, не относящихся к изображению.