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 ...
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:
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 ...
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 ...
/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检 ...
ssl payload取1024字节,然后使用VAE检测异常的ssl流。 代码如下: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...
实验了效果,下面的还是图像的异常检测居多。 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了下,本质上是半监督学习,一开始是有分类模型的。代码如下,生产模型和判别模型 ...
Auto-encoder the problem of AE VAE the difference between AE and VAE: VAE is AE's encoder + noise A random normal distribution ...
以下我为这篇《Rapid Deployment of Anomaly Detection Models for Large Number of Emerging KPI Streams》做的阅读笔记 - Jeanva Abstract Rapid deployment of anomaly ...
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 ...