(EN) Systems and methods for data augmentation in a neural network system includes performing a first training process, using a first training dataset on a neural network system including an autoencoder including an encoder and a decoder to generate a trained autoencoder. A trained encoder is configured to receive a first plurality of input data in an N-dimensional data space and generate a first plurality of latent variables in an M-dimensional latent space, wherein M is an integer less than N. A sampling process is performed on the first plurality of latent variables to generate a first plurality of latent variable samples. A trained decoder is used to generate a second training dataset using the first plurality of latent variable samples. The second training dataset is used to train a first classifier including a first classifier neural network model to generate a trained classifier for providing transaction classification.
(FR) La présente invention concerne des systèmes et des procédés pour augmenter des données dans un système de réseau neuronal, comprenant la réalisation d’un premier processus d’entraînement, l’utilisation d’un premier ensemble de données d’entraînement sur un système de réseau neuronal comprenant un autocodeur comprenant un codeur et un décodeur pour générer un autocodeur entraîné. Un codeur entraîné est configuré pour recevoir une première pluralité de données d’entrée dans un espace de données à N dimensions et pour générer une première pluralité de variables latentes dans un espace latent à M dimensions, M étant un nombre entier inférieur à N. Un processus d'échantillonnage est réalisé sur la première pluralité de variables latentes pour générer une première pluralité d'échantillons de variables latentes. Un décodeur entraîné est utilisé pour générer un second ensemble de données d’entraînement à l’aide de la première pluralité d’échantillons de variables latentes. Le second ensemble de données d’entraînement est utilisé pour entraîner un premier classificateur incluant un premier modèle de réseau neuronal de classificateur pour générer un classificateur entraîné destiné à fournir une classification de transactions.