gan異常檢測

生成式对抗网络(GAN)和对抗训练框架(Goodfellow et al., 2014)已成功应用于真实世界数据复杂和高维分布的建模。这种GAN特性表明它们可以成功地用于异常检测，尽管它们的 ...

2023年12月14日 — 而今天我们要介绍一种基于GAN的异常检测方法，GAN是一种深度学习模型，可以学习生成与给定数据集相似的真实数据样本。GAN的这一特性表明它们可以成功地用 ...

本研究主要採用Wasserstein-GAN 建立一個數據合成的模型，並在其中結合一個異常檢測方法，確保生產後的最低樣本品質， 命名為ADWGAN。使用kaggle 一筆歐洲持卡人刷卡紀錄的 ...

为了解决该问题,提出了基于记忆增强GAN的异常检测方法。在基于GAN的异常检测方法中加入记忆增强模块,使模型能够记忆正常数据的特征,从而使得异常数据的重构误差变大,该方法 ...

... GAN )和分類功能的異常檢測方法，稱為GSAC( GAN-basedSemi-supervised Anomaly detection and Classification )。透過對抗學習之半監督式學習的生成模型，具有能夠生成 ...

2022年10月24日 — ... 异常检测）—— Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery. 文章目录异常检测的基本概念主要工作什么是GAN（生成对抗网络）GAN优化的 ...

思路：通过一个GAN的生成器G来学习正常数据的分布，测试时图像通过学习到的G找到它应该的正常图的样子，再通过对比来找到异常与否的情况。

2019年10月26日 — 文章浏览阅读5.3k次，点赞4次，收藏44次。文章目录异常检测的基本概念主要工作什么是GAN（生成对抗网络）GAN优化的目标函数生成器优化的目标函数鉴别 ...

2019年7月30日 — 這部分和一般的GAN 相同，將feature extractor 的部分接上只有一個node 的dense layer，再過sigmoid 就輸出real/fake 的機率就可以了！損失函數也和GAN ...