半导体制造无监督故障检测的时间序列数据生成预训练
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内容提要
该文介绍了一种基于 Transformer 的时间序列生成对抗网络 (TTS-GAN) 的扩展方法,可以使用一个模型来拟合具有多个子组件的混合分布。该模型可以生成高维度和长时间序列数据,并在不同条件下具有较好的性能。
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关键要点
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本文介绍了一种基于 Transformer 的时间序列生成对抗网络 (TTS-GAN) 的扩展方法。
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该模型能够拟合具有多个子组件的混合分布。
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模型可以生成高维度和长时间序列数据。
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在不同条件下,该模型表现出较好的性能。
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通过定性和定量的评估指标展示了模型的有效性。
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