Princeton University（普林斯顿大学）

A Reinforcement Learning Approach to Synthetic Data Generation

一种强化学习方法用于合成数据生成

Natalia Espinosa-Dice, Nicholas J. Jackson, Chao Yan, Aaron Lee, Bradley A. Malin

机构 * Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心生物医学信息学系） ； Department of Biostatistics, Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心生物统计学系） ； Department of Computer Science, Vanderbilt University（范德比尔特大学计算机科学系） ； John F. Hardesty Department of Ophthalmology and Visual Sciences, Washington University（华盛顿大学约翰·F·哈里斯德眼科学与视觉科学系） 纠错

AI总结 本文提出RLSyn，一种基于强化学习的合成数据生成方法，在生物医学数据生成中表现出高效且高保真度的性能。