具有结构噪声空间生成的类条件时间序列

结构噪声空间生成对抗网络（SNS-GAN）是一种新的生成建模方法，能有效地将类别标签集成到生成模型中。该方法简化了训练过程并增强了模型的多功能性，通过定性验证和时间序列生成任务的卓越性能证明了其有效性。该研究为GAN在时间序列和图像数据生成等领域的应用开辟了新的道路。