判别器可以比较不同数据点个数的原始时间序列和合成时间序列？？？

非常抱歉之前的回答可能造成了混淆。判别器（Discriminator）在TimeGAN模型中是无法直接比较不同数据点个数的原始时间序列和合成时间序列的。

在TimeGAN模型中，生成器（Generator）的目标是生成与原始时间序列具有相同数据点个数的合成时间序列。这意味着生成器生成的合成时间序列应该与原始时间序列具有相同的长度。

判别器的任务是评估生成器生成的合成数据与真实数据之间的差异，并提供反馈信号来指导生成器的训练。为了进行比较，判别器需要接收相同长度的输入数据。

因此，在TimeGAN模型中，判别器是无法直接比较不同数据点个数的原始时间序列和合成时间序列的。生成器应该生成与原始时间序列相同长度的合成时间序列，以便判别器可以进行有效的判别。

相关问题

如果原始时间序列96点，新合成的时间序列1440个点，判别器如何通过比较生成器生成的合成数据和真实数据之间的差异来进行判别？不应该通过比较合成数据的特征和真实数据的特征之间的差异来进行判别吗？

对于您提到的情况，判别器（Discriminator）在TimeGAN模型中通过比较生成器生成的合成数据和真实数据之间的差异来进行判别，而不是直接比较合成数据的特征和真实数据的特征之间的差异。

判别器的目标是区分生成器生成的合成数据和真实数据。它通过接收合成数据和真实数据作为输入，并输出一个概率值来表示输入数据是真实数据的概率。判别器通过训练来学习区分两者之间的差异。

在TimeGAN模型中，判别器使用时间序列数据的原始值作为输入，而不是特征数据。它通过比较生成器生成的合成数据和真实数据之间的差异来进行判别。这意味着判别器会考虑到时间序列数据在时间维度上的差异。

判别器会根据合成数据和真实数据之间的差异来提供反馈信号，指导生成器更好地学习原始数据的特征。通过反复迭代训练，生成器逐渐学习到如何生成更逼真的合成数据，使其在与真实数据进行比较时更难以被判别出来。

因此，在TimeGAN模型中，判别器通过比较生成器生成的合成数据和真实数据之间的差异来进行判别，而不是直接比较合成数据的特征和真实数据的特征之间的差异。

原始数据是时间序列，特征数据是原始时间序列的最大值、最小值、平均值、四分位差等，适合作为嵌入器的输入还是生成器的输入？判别器是否也需要？否则生成器生成的比原始时间序列更密集的数据，无法与原始数据进行比较，也就是说原始数据是96个，我现在想生成1440个数据，判别器智能用新旧时间序列的特征去比较判别，不能直接判别新旧时间序列对不对？

非常抱歉之前的回答可能造成了误解。对于您提到的情况，可以将特征数据作为嵌入器的输入，而不是生成器的输入。嵌入器的作用是将原始数据转化为潜在空间向量，而生成器则使用该潜在空间向量来生成合成数据。

将特征数据作为嵌入器的输入，可以帮助生成器学习原始数据的统计特征和动态模式。生成器使用这些学习到的特征来合成新的时间序列数据。

至于判别器，对于TimeGAN模型，它主要用于评估生成器生成的合成数据与真实数据之间的差异，并提供反馈信号来指导生成器的训练。判别器使用真实数据和合成数据进行判别，而不是使用特征数据。

判别器并不直接比较新旧时间序列的特征。它通过比较生成器生成的合成数据和真实数据之间的差异来进行判别。因此，即使生成器生成的合成数据比原始数据更密集，判别器仍然可以通过比较两者之间的差异来进行判别。判别器使用真实数据和合成数据的差异来提供反馈信号，以帮助生成器更好地学习原始数据的特征。

希望这次回答能够更清楚地解答您的问题。如果还有任何疑问，请随时提问。