原文:AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法——VAE异常检测

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com 作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限。因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一。最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文: Unsupervised Anomal ...

2018-10-25 11:08 1 788 推荐指数:

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无监督异常检测之卷积AE和卷积VAE

尝试用卷积AE和卷积VAE做无监督检测,思路如下: 1.先用正常样本训练AE或VAE 2.输入测试集给AE或VAE,获得重构的测试集数据。 3.计算重构的数据和原始数据的误差,如果误差大于某一个阈值,则此测试样本为一样。 对于数据集的描述如下: 本数据集一共有10100个样本,每个样本 ...

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揭开KPI异常检测顶级AI模型面纱

摘要:2020GDE全球开发者大赛-KPI异常检测告一段落,来自深圳福田莲花街道的“原子弹从入门到精通”有幸取得了总榜TOP1的成绩,在这里跟大家分享深圳福田莲花街道在本次比赛的解决方案。 背景介绍 核心网在移动运营商网络中占据举足轻重的地位,其异常往往会导致呼叫失败、网络延迟等现网故障 ...

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VAE

Auto-encoder the problem of AE VAE the difference between AE and VAE: VAE is AE's encoder + noise A random normal distribution ...

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VAE学习总结 VAE是变分推断(variational inference )以及自编码器(Auto-encoder)的组合,是一种非监督的生成模型。 图1 自编码器(Auto-encoder) 其中,自编 ...

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