無監督異常檢測之LSTM組成的AE
我本來就是處理時間序列異常檢測的，之前用了全連接層以及CNN層組成的AE去擬合原始時間序列，發現效果不佳。當利用LSTM組成AE去擬合時間序列時發現，擬合的效果很好。但是，利用重構誤差去做異常檢測這條路依舊不通，因為發現異常曲線的擬合效果也很好……算了，這次先不打算做時間序列異常檢測了。在這里 ...
原文：無監督異常檢測之卷積AE和卷積VAE
嘗試用卷積AE和卷積VAE做無監督檢測，思路如下： .先用正常樣本訓練AE或VAE .輸入測試集給AE或VAE，獲得重構的測試集數據。 .計算重構的數據和原始數據的誤差，如果誤差大於某一個閾值，則此測試樣本為一樣。 對於數據集的描述如下： 本數據集一共有 個樣本，每個樣本是 行 列的向量，為了讓它變成矩陣，自己在末尾補了一個 ，將其轉變成 的矩陣。前 個是正常樣本。后 個中，前 個是正常樣本，之后 ...
2019-09-22 11:17 0 844 推薦指數：
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