2017 Real-valued (Medical) Time Series Generation with Recurrent Conditional GANs

Abstract
GAN在生成数据方面取得了瞩目的成效，作者提出了两种GAN应用于医疗数据方面，RGAN和RCGAN，用于生成多维的时间序列数据。RGAN，在生成器和分类器上都采用RNN架构。RCGAN，同样也都是在生成器和分类器上采用RNN架构，但是这两个RNN需要辅助信息作为条件。利用一组玩具数据来进行验证，最终通过直观和定量性（样本似然性和mmd【最大平均差异】）发现能够很好的生成时间序列数据。同时作者又提出一种新的评价GAN的指标，生成数据作为训练集然后训练模型，然后真实数据作为测试集进行模型性能评估。作者用这些指标证明了RCGAN生成的数据可以有效的用于监督模型的训练，在真实数据作为测试集上性能只有略微的下降。同时还将MNIST作为序列数据【28 * 28展成1 * 784的序列数据】去利用RGAN生成，最终也能生成图片
本文的几个主要贡献
（1）演示使用对抗的训练去生成实值序列的方法
（2）展示评估gan的新方法
（3）生成合成医疗时间序列数据
（4）评估GAN生成的数据的隐私性
评价指标
(1) MAXIMUM MEAN DISCREPANCY [MMD 最大平均差异]
(2) TRAIN ON SYNTHETIC , TEST ON REAL [TSTR 在合成数据上训练，在真实数据上测试也可以反过来就是TRTS GAN遭受模式崩溃，TRTS性能不会因此下降]
实验
(1) 利用RGAN生成正弦信号
(2) 将MINST图像（28 * 28）展成一维序列（1 * 784）通过RGAN生成MINST 图像
(3) 利用ward2icu 去生成RGAN生成
隐私
因为医疗数据涉及到隐私数据，但是暂时还没涉及到这个问题，所以先不关注这个了

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