本博客已經遷往http://www.kemaswill.com/, 博客園這邊也會繼續更新, 歡迎關注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的 ...
對基於深度神經網絡的Auto Encoder用於異常檢測的一些思考 from:https: my.oschina.net u blog 一 前言 現實中,大部分數據都是無標簽的,人和動物多數情況下都是通過無監督學習獲取概念,故而無監督學習擁有廣闊的業務場景。舉幾個場景:網絡流量是正常流量還是攻擊流量 視頻中的人的行為是否正常 運維中服務器狀態是否異常等等。有監督學習的做法是給樣本標出label,那 ...
2018-11-14 12:06 0 2141 推薦指數:
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autoencoder可以用於數據壓縮、降維,預訓練神經網絡,生成數據等等。 autoencoder的架構 autoencoder的架構是這樣的: 需要分別訓練一個Encoder和一個Decoder。 比如,一張數字圖片784維,放入Encoder進行壓縮,編程code,通常要小於原來 ...
ssl payload取1024字節,然后使用VAE檢測異常的ssl流。 代碼如下: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...
1.無監督學習 無監督學習和監督學習是機器學習的兩個方向,監督學習主要適用於已經標注好的數據集(如mnist分類問題),無監督學習則是希望計算機完成復雜的標注任務,簡單的解釋就是——教機器自己學習,它常見的應用場景有:從龐大的樣本集合中選出一些具有代表性的加以標注用於分類器的訓練、將所有樣本自動 ...
1. 傳統的Auto-Encoders 傳統的自動編碼機是一個神經網絡,它包含一個編碼層和一個解碼層。編碼層將一個點X作為輸入,將他轉換成一個低維的特征 embedding Z。 解碼是將低維的特征表示Z返回成一個重新構建的原始輸入 X-hat,盡量使X-hat跟X相似 ...
先說實驗成功的代碼: git clone https://github.com/tkwoo/anogan-keras.git mkdir weights python main.py --mod ...
假設你有一些數據如下圖 這時,給一個新的數據,我們認為這個數據和原來的數據差距不大,因此認為這個數據時正常的 對於下圖所示的新數據,我們認為它是“異常點”,因為它距離其他數據較遠 一般情況下 異常檢測的訓練數據集都是正常/都是不正常的數據 然后判斷測試數據是否 ...