原文:Auto Encoder用于异常检测

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https: my.oschina.net u blog 一 前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景。举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量 视频中的人的行为是否正常 运维中服务器状态是否异常等等。有监督学习的做法是给样本标出label,那 ...

2018-11-14 12:06 0 2141 推荐指数:

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Contractive Auto-Encoder

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的 ...

Thu Jun 26 16:35:00 CST 2014 0 2546
Deep Auto-encoder

autoencoder可以用于数据压缩、降维,预训练神经网络,生成数据等等。 autoencoder的架构 autoencoder的架构是这样的: 需要分别训练一个Encoder和一个Decoder。 比如,一张数字图片784维,放入Encoder进行压缩,编程code,通常要小于原来 ...

Fri Aug 25 22:50:00 CST 2017 0 6745
Auto-Encoder(自编码器)原理

1.无监督学习 无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向,监督学习主要适用于已经标注好的数据集(如mnist分类问题),无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务,简单的解释就是——教机器自己学习,它常见的应用场景有:从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类器的训练、将所有样本自动 ...

Fri Feb 07 05:48:00 CST 2020 2 2457
异常检测

假设你有一些数据如下图 这时,给一个新的数据,我们认为这个数据和原来的数据差距不大,因此认为这个数据时正常的 对于下图所示的新数据,我们认为它是“异常点”,因为它距离其他数据较远 一般情况下 异常检测的训练数据集都是正常/都是不正常的数据 然后判断测试数据是否 ...

Mon Nov 05 04:49:00 CST 2018 0 680
 
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