原文:无监督异常检测之LSTM组成的AE

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。在这里把 基于LSTM的auto encoder 的代码分享出来。 代码参考了Jason Brownlee大佬修改 ...

2019-09-25 23:10 0 1121 推荐指数:

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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 ...

Sun Sep 22 19:17:00 CST 2019 0 844
“半监督异常检测方法GANomaly

原文标题:GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training 原文链接:https://arxiv.org/abs/1805.06725 背景介绍 异常检测是计算机视觉领域一个比较经典的问题,它旨在区分正常 ...

Sun Nov 21 17:46:00 CST 2021 0 810
机器学习基础---监督学习之异常检测

一:问题动机 将介绍异常检测问题,这是机器学习算法的常见应用,那么什么是异常检测问题? (一)举例介绍异常检测 举例:比如生产汽车引擎,需要进行质量测试,而作为测试的一部分,需要测量汽车引擎的一些特征变量: 比如:x_1引擎运转时产生的热量;x_2引擎的振动; 我们根据数据集 ...

Mon May 25 00:54:00 CST 2020 0 2694
 
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