количеством фичей (100+), и есть несколько классов. В какую сторону копать, что бы научить нейронку создавать объекты, похожие на объекты определённых классов? Или это вообще лучше не через нейронку делать?
GAN-сети можно посмотреть, они генерируют объекты, дипфейки делают
а не стрельба ли это из пушки по воробьям? у меня есть чувство, что генерировать объекты для табличных данных можно и попроще
Автокодировщик, а чтобы получить результат - подавай случайные данные на средний (самый узкий) слой
ну вот я тоже думаю про вариционные автоэнкодеры, только не особо понимаю что в этом случаи подавать на вход энкодера и ждать на выходе декодера. Просто эти же самые табличные данные?
Да как всегда, подаёшь на вход то, что хочешь смоделировать, и на выходе ждёшь точно такой же результат
А есть успешный опыт улучшения итогового решения такими сгенерированными данными?
окей, тогда выходит надо подавать только данные одного класса?
Обсуждают сегодня