当真实数据有限，收集昂贵或由于隐私问题而无法使用时，合成表格数据生成至关重要。但是，生成高质量的合成数据具有挑战性。已经提出了几种基于概率，统计和生成的对抗网络（GAN）方法，用于合成表格数据生成。一旦生成，评估合成数据的质量就非常具有挑战性。文献中已经使用了一些传统指标，但缺乏共同，健壮和单一指标。这使得很难正确比较不同合成表格数据生成方法的有效性。在本文中，我们提出了一种新的通用度量，tabsyndex，以对合成数据进行强有力的评估。 TABSYNDEX通过不同的组件分数评估合成数据与实际数据的相似性，这些分量分数评估了“高质量”合成数据所需的特征。作为单个评分度量，TABSYNDEX也可以用来观察和评估基于神经网络的方法的训练。这将有助于获得更早的见解。此外，我们提出了几种基线模型，用于与现有生成模型对拟议评估度量的比较分析。

尽管在文本，图像和视频上生成的对抗网络（GAN）取得了显着的成功，但由于一些独特的挑战，例如捕获不平衡数据中的依赖性，因此仍在开发中，生成高质量的表格数据仍在开发中，从而优化了合成患者数据的质量。保留隐私。在本文中，我们提出了DP-CGAN，这是一个由数据转换，采样，条件和网络培训组成的差异私有条件GAN框架，以生成现实且具有隐私性的表格数据。 DP-Cgans区分分类和连续变量，并将它们分别转换为潜在空间。然后，我们将条件矢量构建为附加输入，不仅在不平衡数据中介绍少数族裔类，还可以捕获变量之间的依赖性。我们将统计噪声注入DP-CGAN的网络训练过程中的梯度，以提供差异隐私保证。我们通过统计相似性，机器学习绩效和隐私测量值在三个公共数据集和两个现实世界中的个人健康数据集上使用最先进的生成模型广泛评估了我们的模型。我们证明，我们的模型优于其他可比模型，尤其是在捕获变量之间的依赖性时。最后，我们在合成数据生成中介绍了数据实用性与隐私之间的平衡，考虑到现实世界数据集的不同数据结构和特征，例如不平衡变量，异常分布和数据的稀疏性。

In data-driven systems, data exploration is imperative for making real-time decisions. However, big data is stored in massive databases that are difficult to retrieve. Approximate Query Processing (AQP) is a technique for providing approximate answers to aggregate queries based on a summary of the data (synopsis) that closely replicates the behavior of the actual data, which can be useful where an approximate answer to the queries would be acceptable in a fraction of the real execution time. In this paper, we discuss the use of Generative Adversarial Networks (GANs) for generating tabular data that can be employed in AQP for synopsis construction. We first discuss the challenges associated with constructing synopses in relational databases and then introduce solutions to those challenges. Following that, we organized statistical metrics to evaluate the quality of the generated synopses. We conclude that tabular data complexity makes it difficult for algorithms to understand relational database semantics during training, and improved versions of tabular GANs are capable of constructing synopses to revolutionize data-driven decision-making systems.

Electronic Health Records (EHRs) are a valuable asset to facilitate clinical research and point of care applications; however, many challenges such as data privacy concerns impede its optimal utilization. Deep generative models, particularly, Generative Adversarial Networks (GANs) show great promise in generating synthetic EHR data by learning underlying data distributions while achieving excellent performance and addressing these challenges. This work aims to review the major developments in various applications of GANs for EHRs and provides an overview of the proposed methodologies. For this purpose, we combine perspectives from healthcare applications and machine learning techniques in terms of source datasets and the fidelity and privacy evaluation of the generated synthetic datasets. We also compile a list of the metrics and datasets used by the reviewed works, which can be utilized as benchmarks for future research in the field. We conclude by discussing challenges in GANs for EHRs development and proposing recommended practices. We hope that this work motivates novel research development directions in the intersection of healthcare and machine learning.

数据通常以表格格式存储。几个研究领域（例如，生物医学，断层/欺诈检测），容易出现不平衡的表格数据。由于阶级失衡，对此类数据的监督机器学习通常很困难，从而进一步增加了挑战。合成数据生成，即过采样是一种用于提高分类器性能的常见补救措施。最先进的线性插值方法，例如洛拉斯和普罗拉斯，可用于从少数族裔类的凸空间中生成合成样本，以在这种情况下提高分类器的性能。生成的对抗网络（GAN）是合成样本生成的常见深度学习方法。尽管GAN被广泛用于合成图像生成，但在不平衡分类的情况下，它们在表格数据上的范围没有充分探索。在本文中，我们表明，与线性插值方法相比，现有的深层生成模型的性能较差，该方法从少数族裔类的凸空间中生成合成样本，对于小规模的表格数据集中的分类问题不平衡。我们提出了一个深厚的生成模型，将凸出空间学习和深层生成模型的思想结合在一起。 Convgen了解了少数族类样品的凸组合的系数，因此合成数据与多数类的不同。我们证明，与现有的深层生成模型相比，我们提出的模型Convgen在与现有的线性插值方法相当的同时，改善了此类小数据集的不平衡分类。此外，我们讨论了如何将模型用于一般的综合表格数据生成，甚至超出了数据不平衡的范围，从而提高了凸空间学习的整体适用性。

生成的对抗网络（GANS）正在增加对综合数据的手段的关注。到目前为止，这项工作已被应用于在数据机密域之外的用例，具有共同的应用程序作为人工图像的生产。在这里，我们考虑了GAN的潜在应用，以产生合成人口普查Microdata。我们使用电池电量和披露风险指标（目标正确的归因概率），以比较用使用正统数据合成方法生产的表格GAN产生的数据。

数据质量是发展医疗保健中值得信赖的AI的关键因素。大量具有控制混杂因素的策划数据集可以帮助提高下游AI算法的准确性，鲁棒性和隐私性。但是，访问高质量的数据集受数据获取的技术难度的限制，并且严格的道德限制阻碍了医疗保健数据的大规模共享。数据合成算法生成具有与真实临床数据相似的分布的数据，可以作为解决可信度AI的发展过程中缺乏优质数据的潜在解决方案。然而，最新的数据合成算法，尤其是深度学习算法，更多地集中于成像数据，同时忽略了非成像医疗保健数据的综合，包括临床测量，医疗信号和波形以及电子保健记录（EHRS）（EHRS） 。因此，在本文中，我们将回顾合成算法，尤其是对于非成像医学数据，目的是在该领域提供可信赖的AI。本教程风格的审查论文将对包括算法，评估，局限性和未来研究方向在内的各个方面进行全面描述。

异构表格数据是最常用的数据形式，对于众多关键和计算要求的应用程序至关重要。在同质数据集上，深度神经网络反复显示出卓越的性能，因此被广泛采用。但是，它们适应了推理或数据生成任务的表格数据仍然具有挑战性。为了促进该领域的进一步进展，这项工作概述了表格数据的最新深度学习方法。我们将这些方法分为三组：数据转换，专业体系结构和正则化模型。对于每个小组，我们的工作提供了主要方法的全面概述。此外，我们讨论了生成表格数据的深度学习方法，并且还提供了有关解释对表格数据的深层模型的策略的概述。因此，我们的第一个贡献是解决上述领域中的主要研究流和现有方法，同时强调相关的挑战和开放研究问题。我们的第二个贡献是在传统的机器学习方法中提供经验比较，并在五个流行的现实世界中的十种深度学习方法中，具有不同规模和不同的学习目标的经验比较。我们已将作为竞争性基准公开提供的结果表明，基于梯度增强的树合奏的算法仍然大多在监督学习任务上超过了深度学习模型，这表明对表格数据的竞争性深度学习模型的研究进度停滞不前。据我们所知，这是对表格数据深度学习方法的第一个深入概述。因此，这项工作可以成为有价值的起点，以指导对使用表格数据深入学习感兴趣的研究人员和从业人员。

以时间序列形式出现的信号测量是医疗机学习应用中使用的最常见数据类型之一。这样的数据集的大小通常很小，收集和注释昂贵，并且可能涉及隐私问题，这阻碍了我们培训用于生物医学应用的大型，最先进的深度学习模型的能力。对于时间序列数据，我们可以用来扩展数据集大小的数据增强策略套件受到维护信号的基本属性的限制。生成对抗网络（GAN）可以用作另一种数据增强工具。在本文中，我们提出了TTS-CGAN，这是一种基于变压器的条件GAN模型，可以在现有的多级数据集上进行训练，并生成特定于类的合成时间序列序列的任意长度。我们详细介绍了模型架构和设计策略。由我们的模型生成的合成序列与真实的序列无法区分，可以用来补充或替换相同类型的真实信号，从而实现了数据增强的目标。为了评估生成的数据的质量，我们修改小波相干度量指标，以比较两组信号之间的相似性，还可以进行案例研究，其中使用合成和真实数据的混合来训练深度学习模型用于序列分类。与其他可视化技术和定性评估方法一起，我们证明TTS-CGAN生成的合成数据类似于真实数据，并且我们的模型的性能优于为时间序列数据生成而构建的其他最先进的GAN模型。

合成健康数据在共享数据以支持生物医学研究和创新医疗保健应用的发展时有可能减轻隐私问题。基于机器学习，尤其是生成对抗网络（GAN）方法的现代方法生成的现代方法继续发展并表现出巨大的潜力。然而，缺乏系统的评估框架来基准测试方法，并确定哪些方法最合适。在这项工作中，我们引入了一个可推广的基准测试框架，以评估综合健康数据的关键特征在实用性和隐私指标方面。我们将框架应用框架来评估来自两个大型学术医疗中心的电子健康记录（EHRS）数据的合成数据生成方法。结果表明，共享合成EHR数据存在公用事业私人关系权衡。结果进一步表明，在每个用例中，在所有标准上都没有明确的方法是最好的，这使得为什么需要在上下文中评估合成数据生成方法。

虽然生成的对抗网络（GaN）是他们对其更高的样本质量的流行，而与其他生成模型相反，但是它们遭受同样困难的产生样本的难度。必须牢记各个方面，如产生的样本的质量，课程的多样性（在课堂内和类别中），使用解除戒开的潜在空间，所述评估度量的协议与人类感知等。本文，我们提出了一个新的评分，即GM分数，这取得了各种因素，如样品质量，解除戒备的代表，阶级，级别的阶级和级别多样性等各种因素，以及诸如精确，召回和F1分数等其他指标用于可怜的性深度信仰网络（DBN）和限制Boltzmann机（RBM）的潜在空间。评估是针对不同的GANS（GAN，DCGAN，BIGAN，CGAN，CONFORDGON，LSGAN，SGAN，WAN，以及WGAN改进）的不同GANS（GAN，DCGAN，BIGAN，SCAN，WANT）在基准MNIST数据集上培训。

物联网技术的开发使各种传感器可以集成到移动设备中。基于传感器数据的人类活动识别（HAR）已成为机器学习和无处不在计算领域的积极研究主题。但是，由于人类活动的频率不一致，人类活动数据集中的每个活动的数据量都会失衡。考虑到有限的传感器资源和手动标记的传感器数据的高成本，人类活动识别面临着高度不平衡的活动数据集的挑战。在本文中，我们建议平衡传感器数据生成的对抗网络（BSDGAN），以生成少数人类活动的传感器数据。所提出的BSDGAN由生成器模型和鉴别模型组成。考虑到人类活动数据集的极端失衡，使用自动编码器来初始化BSDGAN的训练过程，并确保可以学习每个活动的数据特征。生成的活动数据与原始数据集结合在一起，以平衡人类活动类别的活动数据量。我们在两个公开可用的人类活动数据集WISDM和UNIMIB上部署了多个人类活动识别模型。实验结果表明，提出的BSDGAN可以有效地捕获真实人类活动传感器数据的数据特征，并生成逼真的合成传感器数据。同时，平衡的活动数据集可以有效地帮助活动识别模型提高识别精度。

为生成模型设计域和模型不合稳定的评估指标是一个重要且尚未解决的问题。大多数仅根据图像合成设置量身定制的指标表现出有限的能力，可以诊断跨更广泛的应用域的生成模型的不同模式。在本文中，我们介绍了三维评估度量标准（$ \ alpha $ - precision，$ \ beta $ - recall，autherticity），其特征是任何生成模型中任何生成模型的保真度，多样性和概括性的表征。我们的度量标准通过精确重新分析统一统计差异度量，从而实现了模型保真度和多样性的样本和分布级诊断。我们将概括作为额外的独立维度（对忠诚度多样性权衡取舍），该概括量化了模型复制培训数据的程度 - 在对敏感数据建模具有隐私要求的敏感数据时，这是至关重要的绩效指标。这三个度量组件对应于（可解释的）概率数量，并通过样品级二进制分类估算。我们指标的样本级别的性质激发了一种新颖的用例，我们称之为模型审核，其中我们判断（Black-Box）模型生成的单个样品的质量，丢弃了低质量样品，从而改善了整体模型性能事后方式。

时间序列数据在现实世界应用中无处不在。但是，最常见的问题之一是，时间序列数据可能会通过数据收集过程的固有性质丢失值。因此，必须从多元（相关）时间序列数据中推出缺失值，这对于改善预测性能的同时做出准确的数据驱动决策至关重要。插补的常规工作简单地删除缺失值或基于平均/零填充它们。尽管基于深层神经网络的最新作品显示出了显着的结果，但它们仍然有一个限制来捕获多元时间序列的复杂生成过程。在本文中，我们提出了一种用于多变量时间序列数据的新型插补方法，称为sting（使用GAN基于自我注意的时间序列插补网络）。我们利用生成的对抗网络和双向复发性神经网络来学习时间序列的潜在表示。此外，我们引入了一种新型的注意机制，以捕获整个序列的加权相关性，并避免无关序列带来的潜在偏见。三个现实世界数据集的实验结果表明，刺痛在插补精度以及具有估算值的下游任务方面优于现有的最新方法。

现代隐私法规授予公民被产品，服务和公司遗忘的权利。在机器学习（ML）应用程序的情况下，这不仅需要从存储档案中删除数据，而且还需要从ML模型中删除数据。由于对ML应用所需的监管依从性的需求越来越大，因此机器上的学习已成为一个新兴的研究问题。被遗忘的请求的权利是从已训练的ML模型中删除特定集或一类数据的形式的形式。实际考虑因素排除了模型的重新划分，从而减去已删除的数据。现有的少数研究使用了整个培训数据，或一部分培训数据，或者在培训期间存储的一些元数据以更新模型权重进行学习。但是，严格的监管合规性需要时间限制数据。因此，在许多情况下，即使是出于学习目的，也无法访问与培训过程或培训样本有关的数据。因此，我们提出一个问题：是否有可能使用零培训样本实现学习？在本文中，我们介绍了零击机的新问题，即适合极端但实用的方案，在该场景中，零原始数据样本可供使用。然后，我们根据（a）误差最小化最大化噪声和（b）门控知识传递的误差，提出了两种新的解决方案，以零发出的计算机学习。这些方法在保持保留数据上的模型疗效的同时，从模型中删除了忘记数据的信息。零射击方法可以很好地保护模型反转攻击和成员推理攻击。我们引入了新的评估度量，解散指数（AIN），以有效地测量未学习方法的质量。实验显示了在基准视觉数据集中深度学习模型中学习的有希望的结果。

Generative adversarial networks (GANs) provide a way to learn deep representations without extensively annotated training data. They achieve this through deriving backpropagation signals through a competitive process involving a pair of networks. The representations that can be learned by GANs may be used in a variety of applications, including image synthesis, semantic image editing, style transfer, image super-resolution and classification. The aim of this review paper is to provide an overview of GANs for the signal processing community, drawing on familiar analogies and concepts where possible. In addition to identifying different methods for training and constructing GANs, we also point to remaining challenges in their theory and application.

Credit scoring models are the primary instrument used by financial institutions to manage credit risk. The scarcity of research on behavioral scoring is due to the difficult data access. Financial institutions have to maintain the privacy and security of borrowers' information refrain them from collaborating in research initiatives. In this work, we present a methodology that allows us to evaluate the performance of models trained with synthetic data when they are applied to real-world data. Our results show that synthetic data quality is increasingly poor when the number of attributes increases. However, creditworthiness assessment models trained with synthetic data show a reduction of 3\% of AUC and 6\% of KS when compared with models trained with real data. These results have a significant impact since they encourage credit risk investigation from synthetic data, making it possible to maintain borrowers' privacy and to address problems that until now have been hampered by the availability of information.

接受差异隐私（DP）训练的生成模型可用于生成合成数据，同时最大程度地降低隐私风险。我们分析了DP对数据的影响不足的数据/子组的影响，特别是研究：1）合成数据中类/子组的大小和2）分类任务的准确性在其上运行。我们还评估了各种不平衡和隐私预算的影响。我们的分析使用了三种最先进的DP模型（Privbayes，DP-WGAN和PATE-GAN），并表明DP在生成的合成数据中产生相反的大小分布。它影响了多数族裔和少数族裔/亚组之间的差距；在某些情况下，通过减少它（一种“罗宾汉”效应），而在其他情况下则通过增加它（一种“马修”效应）。无论哪种方式，这都会导致（类似）对合成数据的分类任务准确性的（类似）不同的影响，从而更加不成比例地影响了代表性不足的数据。因此，当培训模型对合成数据时，可能会导致不均匀地处理不同亚群的风险，从而得出不可靠或不公平的结论。

In biomedical image analysis, the applicability of deep learning methods is directly impacted by the quantity of image data available. This is due to deep learning models requiring large image datasets to provide high-level performance. Generative Adversarial Networks (GANs) have been widely utilized to address data limitations through the generation of synthetic biomedical images. GANs consist of two models. The generator, a model that learns how to produce synthetic images based on the feedback it receives. The discriminator, a model that classifies an image as synthetic or real and provides feedback to the generator. Throughout the training process, a GAN can experience several technical challenges that impede the generation of suitable synthetic imagery. First, the mode collapse problem whereby the generator either produces an identical image or produces a uniform image from distinct input features. Second, the non-convergence problem whereby the gradient descent optimizer fails to reach a Nash equilibrium. Thirdly, the vanishing gradient problem whereby unstable training behavior occurs due to the discriminator achieving optimal classification performance resulting in no meaningful feedback being provided to the generator. These problems result in the production of synthetic imagery that is blurry, unrealistic, and less diverse. To date, there has been no survey article outlining the impact of these technical challenges in the context of the biomedical imagery domain. This work presents a review and taxonomy based on solutions to the training problems of GANs in the biomedical imaging domain. This survey highlights important challenges and outlines future research directions about the training of GANs in the domain of biomedical imagery.

随着深度学习生成模型的最新进展，它在时间序列领域的出色表现并没有花费很长时间。用于与时间序列合作的深度神经网络在很大程度上取决于培训中使用的数据集的广度和一致性。这些类型的特征通常在现实世界中不丰富，在现实世界中，它们通常受到限制，并且通常具有必须保证的隐私限制。因此，一种有效的方法是通过添加噪声或排列并生成新的合成数据来使用\ gls {da}技术增加数据数。它正在系统地审查该领域的当前最新技术，以概述所有可用的算法，并提出对最相关研究的分类法。将评估不同变体的效率；作为过程的重要组成部分，将分析评估性能的不同指标以及有关每个模型的主要问题。这项研究的最终目的是摘要摘要，这些领域的进化和性能会产生更好的结果，以指导该领域的未来研究人员。