FairTabGen: High-Fidelity and Fair Synthetic Health Data Generation from Limited Samples

Fuente: arXiv
Salvato in:
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Autori principali: Nagesh, Nitish, Shakibhamedan, Salar, Bagheri, Mahdi, Wang, Ziyu, TaheriNejad, Nima, Jantsch, Axel, Rahmani, Amir M.
Natura: Preprint
Pubblicazione: 2025
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