大讲堂 | 基于对抗网络的多维时序数据填充

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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） 01 月 16 日 （星期二）晚上 20:00

错过直播不要紧，回放视频上传后也能看哦~

直播链接

http://www.mooc.ai/open/course/633

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