基于对抗网络的多维时序数据填充 大讲堂 | 第122期
本次公开课将分享如何使用对抗网络来填充时序数据缺失值,以及该方法的优势。
开课时间:2019/01/16 20:00 预计时长:一个小时左右
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课程介绍

分享嘉宾

罗永洪,南开大学在读硕士,曾在NeurIPS等会议发表论文

 

分享主题

基于对抗网络的多维时序数据填充

 

分享背景

现实生活中的时序数据无处不在,利用时序数据,我们可以在一定程度上预测天气、股票、城市交通等等。但由于种种原因,时序数据通常是不完整的,使得时序数据难以物尽其用。本次公开课将分享如何使用对抗网络来填充时序数据缺失值,以及该方法的优势。该方法发表于NeurIPS2019,题目为《Multivariate Time Series Imputation with Generative Adversarial Networks》。

 

分享提纲

    1 数据填充背景简介

    2 相关工作及其存在问题    

    3 基于对抗网络的时序数据填充

    4 结果分析

 

分享时间

(北京时间)2019.1.16 晚8点

课程须知
  • 本次公开课将于01月16日周三晚8点准时开始,请大家提前10分钟进入直播
  • 公开课后两天内会上传回放视频,错过直播的同学也不要担心
  • 欢迎大家多多向嘉宾提问,问题被采纳者有机会获得神秘礼品
授课教师
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罗永洪
南开大学在读硕士,曾在NeurIPS等会议发表论文
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