Nov, 2018

高性能计算系统中的自编码器异常检测

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TL;DR这篇文章提出了一种基于深度学习技术的自编码器，通过学习超级计算机节点的正常行为来检测异常条件，测试结果表明该方法能够在正常系统行为学习阶段后，以非常好的准确率（在 88％至 96％之间）检测出之前未曾见过的异常条件，因此具有广阔的应用前景。
发现论文，激发创造
  • 使用对抗自编码器实现图像中的稳健异常检测

    研究了一种基于自编码器的图像异常检测方法，发现传统方法在训练时存在离群点时导致异常检测性能降低的问题，使用对抗自编码器引入先验分布可以较好地克服该问题。

    Jan, 2019

  • 基于自编码器的工业冷却系统异常检测和故障定位

    本研究基于自编码器综合考虑多变量时间序列数据中的异常检测及根本原因分析，通过总重构误差和局部重构误差判别冷却系统故障位置并结合专家知识进行根本原因分析，针对 34 个传感器 8 个月数据在冷却系统单元上进行了探究，并且对比验证结果表明自编码器方法能够稳定而且鲁棒性高地检测冷却系统中的异常。

    Oct, 2022

  • 卷积自编码器在视频异常检测中的深度学习方法

    我们提出了一种使用卷积自编码器和解码器神经网络在 UCSD 数据集上检测视频异常的深度学习方法，通过学习正常视频的时空模式，并将测试视频的每一帧与该学习表示进行比较，我们在 Ped1 数据集上实现了 99.35% 的总体准确率，并在 Ped2 数据集上实现了 99.77% 的总体准确率，证明了我们的方法在监控视频异常检测方面的有效性，结果显示我们的方法优于其他最先进方法，可以在实际应用中用于视频异常检测。

    Nov, 2023

  • 一种分层特征重构的自编码器用于无监督异常检测

    无需任何手动注释和先前知识的异常检测和定位是一项具有挑战性的任务，本文提出了一个简单而有效的架构，在异常检测中取得了更准确和鲁棒的定位结果。

    May, 2024

  • 有针对性的抑制正则化自编码器在异常检测中的应用：中心处的黑洞

    本文提出了一种简单的方法，通过在潜在空间中规范表示的规范化项来补充重构损失以改进自编码器的异常检测性能，并在不同的视觉和表格基准测试上进行验证和分析。

    Jun, 2023

  • 文本中的深度异常检测

    利用自监督学习针对文本语料库制定预文本任务的方法，根据最新研究成果，大幅提高了半监督和无监督异常检测的效果，并证明了自监督异常检测在自然语言处理领域中的潜力。

    Dec, 2023

  • 条件变分自编码器进行异常检测

    本文探讨了如何使用变分贝叶斯和变分自编码器（VAEs）进行异常检测（AD）任务，提出了一个新的方法来处理具有层次结构的数据。该方法在经典机器学习基准测试和监测 CERN 大型强子对撞机（LHC）实验的触发系统等应用中表现出卓越的性能。

    Oct, 2020

  • 基于分层条件变分自编码器的声学异常检测

    该研究旨在开发一种基于声学信号的无监督异常检测方法，提出了一种名为 HCVAE 的新方法，利用可用的分类层次知识来完善潜空间表示，提高异常检测性能，并在不同领域进行实证研究，其性能優于基线系统 15％的 AUC 得分。

    Jun, 2022

  • 物联网中基于自编码器神经网络的分布式异常检测

    本文首次将自编码神经网络引入到无线传感器网络中，提出一种基于两部分算法的分布式检测机制，可高效识别各种设备故障和未知现象，并在实际测试中获得了高检测精度和低误报率，同时具备适应非平稳环境的非监督学习特性。

    Dec, 2018

  • 计算工作流程中的异常检测自监督学习

    我们提出了一种基于自编码器驱动的无监督学习方法，从无标签的工作流数据中学习摘要统计，并估计计算工作流的正常行为。通过估计潜在空间中正常行为的分布，我们证明了我们可以在基准数据集上胜过最先进的异常检测方法。

    Oct, 2023