机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 合成数据生成研究一直以快速的速度进行，并且时不时地设计了新颖的方法。早些时候，使用统计方法来学习真实数据的分布，然后从这些分布中采样合成数据。生成模型的最新进展导致了复杂的高维数据集的更有效的建模。此外，隐私问题也导致了较小的隐私漏洞风险较小的强大模型的发展。首先，本文对表格数据生成和评估矩阵的现有技术进行了全面调查。其次，它详细阐述了对ART合成数据生成技术的比较分析，特别是针对具有不同数据分布的小型，中和大型数据集的CTGAN和TVAE。它使用定量和定性指标/技术进一步评估综合数据。最后，本文提出了结果，还强调了仍然需要解决的问题和缺点。
使用TVAE和CTGAN生成的表格数据进行了严格的实验分析
主要关键词
相关文件推荐
