论文 技术分析《关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真》 "1、基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取。2、将泄露点检测值和滑动窗口 ...

见 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不够详细 ...

我本来就是处理时间序列异常检测的，之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列，发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现，拟合的效果很好。但是，利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通，因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了，这次先不打算做时间序列异常检测了。在这里 ...

最近在做时间序列异常值检测，除了常规的统计学算法以外，也想尝试通过机器学习或深度学习的方式去解决问题。 　　于是想，可不可以直接使用一个拟合效果非常棒的模型先去预测该时间序列的未来走势，再将预测后的值(predict_value)当前值(value)做对比，只要超过一定阈值就判定该值 ...

循环神经网络在网络中引入了定性循环，使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失，而是继续存活，隐藏层的输入不仅包括上一层的输出，还包括上一时刻该隐藏层的输出。 循环神经网络的发展有两个方向：一是增加隐藏层的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向 ...

1.Tensoflow2描述LSTM层 2.代码实现 #! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "yanjungan" import numpy as np import tensorflow ...

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