【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及机器学习，尤其涉及一种基于对抗生成网络及生成模型的数据生成方法及模型。
技术介绍
1、在过去十年，由于电子健康记录(ehr)等医疗数据的爆炸式增长，计算健康领域取得了突破性进展。ehr的二次用途引发了各种各样的研究，特别是基于机器学习(ml)的数字健康解决方案，用于改善护理服务。
2、然而在实践中，数据驱动研究的好处仅限于拥有数据的医疗机构(hco)。由于担心患者隐私，hco利益相关者不愿意共享患者数据。临床数据的获取通常受到限制或者获取成本过高，导致了大模型训练过程中数据缺乏的问题，进一步造成了生物医学研究中的机器学习落后于人工智能的其他领域。
技术实现思路
1、本专利技术通过独特的网络架构实现了连续和离散数据的综合生成，显著提升了数据的质量和多样性。该方法不仅确保了生成数据在多个维度上与真实数据的高度相似性，还通过引入多种损失函数，如匹配损失、对比损失和语义损失，进一步保证了数据的高质量和多样性。此外，该方法在隐私保护方面也表现出色，通过差分隐私等措施确...
【技术保护点】
1.一种基于对抗生成网络及生成模型的数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1之前还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：
7.一种实现如权利要求1-6中任一项所述的基于对抗生成网络及生成模型的数据生成方法的模型，其特
【技术特征摘要】
1.一种基于对抗生成网络及生成模型的数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1之前还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐颂华，杨旭，李宗芳，
申请(专利权)人：西安交通大学医学院第二附属医院，
类型：发明
国别省市：
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