VAE異常檢測

基于VAE的异常检测方法其实跟AutoEncoder基本一致，可以使用重构误差来判断异常。 缺陷. 基于AutoEncoder和VAE模型在工业界上的使用面临的最大问题是：. 需要设置异常阈值 ...

2023年7月19日 — 4.2 检测异常情况 · 测量原始训练（干净/正常）集与模型输出之间的误差，并生成表示每个样本的误差项的误差向量。 · 找到该向量的相对极值用作错误阈值。

2022年3月24日 — 基于自动编码器的异常检测是一种基于半监督学习的基于偏差的异常检测方法。它使用重构误差作为异常评分。具有高重建度的数据点被认为是异常的。只有具有 ...

提出基于VAE 的异常检测算法，并说明其优点：与自动编码器和PCA相比，VAE的优势在于它提供了一个概率度量，而不是作为异常分数的重建误差，我们称之为重建概率。概率比重建 ...

由 段雪源 著作 · 被引用 7 次 — 针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题，提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序列异常检测方法，利用VAE作为WGAN的生成器 ...

2024年2月17日 — 我们将首先简要概述异常检测的基本概念和常见方法，然后深入探讨VAE模型的基本原理和训练过程。接下来，我们将通过一个具体的实例展示如何使用VAE进行异常 ...

本研究利用. VAE 生成能力，當輸入值為其無法準確生成的資料時，即可以判斷是異常值。 VAE 通常被用於工業產品的瑕疵品檢測、金融市場信用卡交易異常監控、網路異常入.

2019年8月3日 — 用VAE进行异常检测 · 聚类法把数据分类，然后估计每个数据点与聚类的关系，作为异常性评分。标准包括与聚类中心点的距离，和最近聚类的尺寸。 · 密度法把 ...

2020年12月12日 — 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法。重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量。重建概率具有一定的理论背景，使其比重建误差更 ...

2024年3月6日 — 本文介绍了由中国科学院计算机网络信息中心、微软和清华大学等单位共同合作的论文《频率视角重新审视用于无监督时间序列异常检测的VAE》。