Команда Zypl.ai представила исследование "zGAN: An Outlier-focused Generative Adversarial Network for Realistic Synthetic Data Generation." В нём описана кастомная GAN-модель с генерацией аномалий в качестве ключевой функции и встроенным Attention для табличных данных.

Основной фокус — оптимизация обучения и функций потерь, чтобы повысить "ML-утилитарность" синтетических данных для задач машинного обучения. Подробности исследования: https://arxiv.org/abs/2410.20808

@umedschannel