TimeGAN en PyTorch

Reimplementación de TimeGAN (Yoon et al., NIPS2019) en PyTorch, desarrollada por d9n13lt4n, en base al código original de jsyoon0823.

Requisitos de instalación

Python3.8 y entorno Linux con GPU.

cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install --upgrade

structura de directorios

data/                         # datasets y script de preprocesamiento
  ├ data_preprocessing.py     # funciones de preprocesamiento
  └ stock.csv                 # dataset de ejemplo: datos bursátiles
metrics/                      # métricas de evaluación
  ├ dataset.py                # dataset para predecir caracte'risticas y un paso en el futuro
  ├ general_rnn.py            # modelo para ajustar los datos en la evaluación de tSTR
  ├ metric_utils.py           # evaluación de tSTR
  └ visualization.py          # implementaicón de PCA y t-SNE para series temporales
models/                       # código del modelo
output/                       # salida del modelo
main.py                       # código para entrenamiento y evaluación de TSTR del modelo
requirements.txt              # requerimientos para la ejecución
run.sh                        # bash para ejecutar el modelo
visualization.ipynb           # jupyter notebook para la visualización de datos y métricas