https://t.me/machine_learning_explained Иллюстративная статья (https://towardsdatascience.com/data-exploration-with-adversarial-autoencoders-311a4e1f271b) о том, как подружить автоэнкодеры и GAN и получить инструмент, который решает 2 задачи: кластеризации и поиска аномалий. И все это для временных рядов. Напомню, что автоэнкодеры учатся представлять данные в компактном виде, а потом восстанавливать из него. Состоят из 2х частей: энкодер и декодер. А GAN - generative adversarial network состоит также из двух частей: генератор и дискриминатор...

Это совершенно отличается о того, что мы можем увидеть в фантастических фильмах