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： 1.先用正常樣本訓練AE或VAE 2.輸入測試集給AE或VAE，獲得重構的測試集數據。 3.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10100個樣本，每個樣本 ...
原文：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。在這里把 基於LSTM的auto encoder 的代碼分享出來。 代碼參考了Jason Brownlee大佬修改 ...
2019-09-25 23:10 0 1121 推薦指數：
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“半監督”異常檢測方法GANomaly
原文標題：GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training 原文鏈接：https://arxiv.org/abs/1805.06725 背景介紹 異常檢測是計算機視覺領域一個比較經典的問題，它旨在區分正常 ...
機器學習基礎---無監督學習之異常檢測
一：問題動機 將介紹異常檢測問題，這是機器學習算法的常見應用，那么什么是異常檢測問題？ （一）舉例介紹異常檢測 舉例：比如生產汽車引擎，需要進行質量測試，而作為測試的一部分，需要測量汽車引擎的一些特征變量： 比如：x_1引擎運轉時產生的熱量；x_2引擎的振動； 我們根據數據集 ...
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LSTM 時間序列數據的異常檢測
見 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不夠詳細 ...
LSTM UEBA異常檢測——deeplog里其實提到了，就是多分類LSTM算法，結合LSTM預測誤差來檢測異常參數
結合CNN的可以參考：http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行為，其他還結合了時序的異常檢測的：https://conference.hitb.org ...
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給定數據集 x(1),x(2),..,x(m),我們假使數據集是正常的,我們希望知道新的數據 xtest">xtest">xtest 是不 是異常的,即這個測試數據不屬於該組數據的幾率如何。我們所構建的模型應該能根據該測 試數據的位置告訴我們其屬於一組數據的可能性 p(x)。 高斯分布 ...