使用Keras创建可以生成新的相似数据的模型

Question

我正在与Keras合作，并尝试AI和机器学习。我已经完成了一些项目，现在我正在复制数据集。我要去哪里学习？我应该查找什么才能开始学习此模型？我只需要一个专家来指示我正确的方向即可。

澄清；通过复制数据集，我的意思是我想采用易于区分的模式获取一系列数字，然后让AI生成相似的新数据。

Answer 1

有几种生成类似于当前数据集的新数据的方法，但是当今最突出的方法是使用生成对抗网络（GAN）。这通过使两个模型相互抵制来实现。生成器模型尝试生成数据，而鉴别器模型尝试分辨真实数据与生成的数据之间的差异。有很多关于如何执行此操作的教程，尽管其中大多数可能是基于图像数据的。

如果您还想生成标签，请创建条件GAN。

生成数据的唯一另一种常见方法是可变自动编码器（VAE），但是生成的数据质量往往比GAN生成的质量低。我不知道这是否适用于非图像数据。

Answer 2

您还可以使用条件变分自动编码器，它可以生成带有标签的新数据。