【问题标题】:DCGAN generating numbersDCGAN 生成数字
【发布时间】:2018-03-21 16:43:54
【问题描述】:

是否可以使用 DCGAN 生成值,或者仅指定用于图像? 这是我的数据集示例,

 time   lat          lon     office h-room1 h-room2 kitchen 
 6:00   48.335827   14.32085    0   1   0   0   
 7:00   48.335827   14.32085    0   0   0   1   
 8:00   48.335827   14.32085    0   0   1   0   
 9:00   48.368396   14.514999   1   0   0   0   
 10:00  48.368396   14.514999   1   0   0   0   
 11:00  48.368396   14.514999   1   0   0   0   
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 13:00  48.368396   14.514999   1   0   0   0   
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 15:00  48.368396   14.514999   1   0   0   0   
 16:00  48.368396   14.514999   1   0   0   0   

我收到错误,
在为这些值尝试 DCGAN 时,为 'conv2d_2/convolution 从 1 中减去 3 导致的负维度大小。

或者我应该使用变分自动编码器来生成值?

【问题讨论】:

    标签: deep-learning dcgan


    【解决方案1】:

    这是一个时间序列数据,因此我们可以使用循环条件 GANS 生成它。查看 GitHub 以获取更多理解和研究论文。

    【讨论】:

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