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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
的异常特征的有用信息。 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在 ...
见 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不够详细 ...
结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org ...
给定数据集 x(1),x(2),..,x(m),我们假使数据集是正常的,我们希望知道新的数据 xtest">xtest">xtest 是不 是异常的,即这个测试数据不属于该组数据的几率如何。我们所构建的模型应该能根据该测 试数据的位置告诉我们其属于一组数据的可能性 p(x)。 高斯分布 ...