某公司需要建立能反映其現有資料集模式的合成資料。哪種類型的模型適合生成此類合成資料？

生成對抗網路 (GAN) 適合生成能反映現有資料集模式的合成資料。GAN 由一個生成器和一個判別器組成，生成器學習生成與真實資料相似的新資料，判別器則學習區分真實資料和生成資料。透過這種對抗訓練，生成器能產生高度逼真且符合原始資料分佈的合成資料。 XGBoost 是一種基於決策樹的梯度提升演算法，主要用於分類和迴歸任務，而非資料生成。殘差神經網路 (ResNet) 是一種深度學習架構，主要用於圖像識別等任務，透過殘差連接解決深度網路的梯度消失問題，不直接用於生成合成資料。WaveNet 是一種生成模型，但主要用於生成原始音訊波形，例如語音合成，而非通用型的合成資料生成。