AI 詞彙表
人工智能完整詞典
TimeGAN
一种专门设计的GAN架构，用于通过捕获时序依赖性和序列数据中的复杂多维分布来生成逼真的时间序列。
Autoencodeur Variationnel Temporel
一种生成模型，它学习时间序列的连续潜在表示，并通过从该潜在空间中采样来生成新的时间序列，同时保持时间结构。
Jittering Temporel
一种增强技术，通过向时间点添加高斯噪声来模拟测量变化，并提高模型对时间不确定性的鲁棒性。
Time Warping
一种时间扭曲方法，通过轻微改变时间序列的演化速度来创建变体，同时保留基本模式和整体特征。
SMOTE Temporel
SMOTE算法在时间序列上的改编，它通过在相邻时间点之间进行插值来生成合成样本，同时尊重时间连续性和序列约束。
Diffusion Temporelle
一种生成式方法，它逐步向时间序列添加噪声，然后学习逆转此过程以生成具有一致时间特征的新逼真序列。
Window Slicing
一种增强方法，通过从原始序列中提取不同大小和位置的子时间窗口来增加训练数据的多样性，同时保留局部模式。
Mixup Temporel
一种正则化策略，它使用随机混合系数线性组合两个时间序列，以创建新的合成样本，同时保持序列的时间一致性。
合成小波
一种生成技术，使用小波分解创建新的时间序列，通过重新组合不同的小波系数，并使用可调整参数来控制频域和时域特征。
循环GAN
一种GAN架构，在生成器和判别器中集成循环网络（LSTM/GRU），以有效捕获生成时间序列中的长期依赖性和序列模式。
样条插值
一种增强方法，使用样条函数在现有时间点之间进行插值，创建具有连续梯度的平滑真实序列，保持时间动态。
时间Copula
一种统计方法，通过建模不同时间点之间的依赖关系结构，生成保持时间相关性和边际分布的合成序列。
时间缩放
一种增强技术，通过将时间序列值乘以随机因子来模拟不同振幅，同时保持基本形状和时间模式。
时间裁剪
一种方法，随机选择时间序列的连续段来创建更短的新序列，在保留重要局部模式的同时增加数据多样性。
基于Transformer的GAN
一种生成架构，使用Transformer注意力机制在合成过程中捕获多变量时间序列中的长距离依赖性和复杂关系。
去噪增强
一种策略，向时间序列添加受控噪声，然后训练模型重建原始数据，从而生成初始序列的稳健且略有变化的版本。
随机游走合成
一种生成方法，使用随机游走过程，参数根据现有数据进行校准，创建保留基本统计属性的合成时间序列。
时间条件GAN
GAN的一种变体，生成由特定元数据或初始状态条件化的时间序列，允许对生成序列的特征进行精确控制。
预测自编码
一种学习预测未来时间点同时压缩过去序列的模型，能够生成现有时间序列的连贯延续。