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现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出成功的性能。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入到具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
有向链生成对抗网络
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