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 ...
原文：“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 . 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，它旨在区分正常样本 下文称为OK样本 和非正常样本 下文称为NG样本 。乍一看，像是普通的二分类问题。其实不然，异常检测有一个内在的属性：样本 ...
2021-11-21 09:46 0 810 推荐指数：
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杜伦大学提出GANomaly：无需负例样本实现异常检测 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @TwistedW。在异常检测模块下，如果没有异常（负例样本）来训练模型，应该如何实现异常检测？本文提出的模型——GANomaly，便是可以实现在毫无异常样本训练下对异常样本做 ...
kaggle信用卡欺诈看异常检测算法——无监督的方法包括： 基于统计的技术，如BACON *离群检测 多变量异常值检测 基于聚类的技术；监督方法： 神经网络 SVM 逻辑回归
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 ...
无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 ...
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基于SVM的异常检测方法
作者|Mahbubul Alam 编译|VK 来源|Towards Data Science 单类支持向量机简介 作为机器学习方面的专家或新手，你可能听说过支持向量机（SVM）——一种经常被引用和用于分类问题的有监督的机器学习算法。 支持向量机使用多维空间中的超平面来分离一类观测值 ...
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异常行为检测方法
。 这种方法很好理解，也便于实现，而且执行很快，适用于静态及时间序列数据。然而，要检测更微妙的异常的话， ...