VAE異常檢測

基於VAE的周期性KPI異常檢測方法其實跟AutoEncoder基本一致，可以使用重構誤差來判斷異常，來下面是結果，上圖是原始輸入，下圖是重構結果，我們能夠看到VAE重構的結果比 ...

2023年8月7日 — 总结全文：提出了一种使用VAE 进行异常检测的算法，这种算法是通过计算给定数据的重构概率来判断这个数据的异常成都。并且与AE、PCA、kPCA 算法进行的对比 ...

2023年7月19日 — 异常检测的重建方法通过相对较高的重建误差来识别异常。 因此，当模型可以首先在正常或大部分正常数据上进行训练时，这些方法效果最佳。 通过这种方式， ...

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 ...

在深度学习中，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种有效的无监督学习算法，主要用于学习输入数据的潜在表示。VAE通过最大化数据似然函数来学习隐含特征， ...

2022年9月6日 — 基于Python的自动化时间序列异常检测系统源码.zip主要针对多变量时间序列数据的异常检测，它提供了详尽的用于构建基于机器学习的异常检测系统的模块，它们 ...

由 段雪源 著作 · 被引用 3 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 ...

... 異常檢測，原來我們可以透過這種方式來獲得異常檢測的方式，而這種方式讓我們不需要有足夠的異常樣本即可進行。 儘管VAE相較於傳統的自編碼器已經有很好的生成效果，但 ...

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 ...