Modelos de Redes Neuronales Generativas Adversarias en predicción de series temporales
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Álvaro Espejo Muñoz [1] ; Sebastián Ventura Soto [1]
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[1] Universidad de Córdoba
Universidad de Córdoba
Cordoba, España
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- Localización: El arte de investigar: Córdoba, del 3 al 6 de mayo de 2022 / Inmaculada Luque Moreno (dir. congr.), 2022, ISBN 978-84-9927-712-7, págs. 629-632
- Idioma: español
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Resumen
- español
El objetivo de este trabajo ha sido realizar una breve introducción sobre la arquitecturaGAN aplicada sobre problemas de series temporales. En este sentido,se evaluaron empíricamente seis modelos generativos en un conjunto de datossimulados donde se analizaron cuatro métricas de evaluación. Se concluye que,dependiendo de la métrica utilizada, no existe una arquitectura que supere entodas las métricas al resto.
- English
The aim of this work has been to make a brief introduction to the architecture ofGANs applied to time series problems. In this regard, six generative models wereempirically evaluated on a simulated data set where four metrics were analyzed.It was concluded that, depending on the metric used, there was no single architecturethat outperformed the rest.
- español
