Deep generative model for synthetic data generation

Modelo generativo profundo para la generación de datos sintéticos

Institución:

Institution

Grupo de investigación:

.

Investigador/es:

Davide Cirillo, Alejandro Tejada Lapuerta

Deep generative model for synthetic data generation

Web:

https://github.com/AlejandroTL/Medulloblastoma-VAE

Descripción:

La tecnología es un modelo generativo profundo para la generación de datos sintéticos. El modelo es un VAE (codificador automático variacional) equipado con dos algoritmos para la explicabilidad, XGBoost (Extreme Gradient Boosting) y SHAP (SHapley Additive exPlanations).

Problema:

N/A

Solución:

N/A

Áreas de aplicación:

N/A

Novedad:

N/A

Protección:

MIT License

Mercado objetivo:

N/A

Keywords:

N/A

TRL: N/A

CRL: N/A

BRL: N/A

IPRL: N/A

TmRL: N/A

FRL: N/A

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