ICMLNov, 2021

基于编码器 - 解码器的异常检测自动化天线测试

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TL;DR本研究提出使用吸收材料记录辐射电磁场并通过条件编码器 - 解码器 AI 评估生成热图像序列的新方法，进行天线阵列的故障检测。研究表明，在低级图案下，基于轮廓的异常检测可以将重构误差矩阵映射到异常评分，以提高分类 F-M 度量达 46％。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 具有变分自编码器的快速基于粒子的异常检测算法

    我们提出了一种基于粒子的变分自编码器（VAE）异常检测算法 Set-VAE，该算法在与传统基于子结构的喷注选择相比下，实现了 2 倍的信号效率提高。此外，为了未来部署到触发系统，我们提出了 CLIP-VAE，使用 KL 散度作为异常得分，从而减少推理时间成本，加快 2 倍的延迟速度，并减少缓存需求。

    Nov, 2023

  • 基于理论的重新思考自编码器在医学异常检测中的应用

    利用信息理论揭示了基于自动编码器的重建方法在异常检测中的原理和设计理念，并验证了通过最小化潜在向量的信息熵来提高自动编码器在异常检测中的效果。

    Mar, 2024

  • 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

  • 基于动态阈值的卷积自编码器实时异常检测

    创新的混合建模方法结合统计学和卷积自编码器，利用动态阈值（基于马氏距离和移动平均）检测实时智能计量系统中的异常，从而提供早期预警，以预防灾难并在经济上受益于组织和消费者。

    Apr, 2024

  • 用于非监督异常检测的上下文编码变分自编码器

    本研究提出了一种基于深度学习自编码器的未监督学习方法，结合了重构与密度计算的异常得分方法，成功地应用于医学影像的异常检测，并在 BraTS-2017 和 ISLES-2015 分割基准测试中表现出色。

    Dec, 2018

  • 重温 VAE 的无监督时间序列异常检测：一种频率视角

    我们提出了一种新的无监督异常检测方法 FCVAE，通过同时集成全局和局部频率特征，显著提高了正常数据的重构准确性，以解决基于 VAE 的方法在捕捉长周期异质模式和详细短周期趋势方面面临的挑战。通过精心设计的 “目标注意力” 机制，我们的方法能够从频域选择最有用的信息以更好地构建短周期趋势。在公开数据集和大规模云系统上对 FCVAE 进行了评估，结果表明它优于最先进的方法，验证了我们的方法在解决当前基于 VAE 的异常检测模型的局限性方面的实际适用性。

    Feb, 2024

  • 基于自编码器的 CMS 电磁量能器的在线数据质量监测异常检测系统

    通过使用半监督机器学习的实时自编码器异常检测系统，可以快速识别、定位和诊断可能影响物理数据质量的 CMS 电磁量能器的各种问题，同时利用时间依赖性演化和探测器响应的空间变化，最大程度提高异常检测性能，该系统在 2018 年和 2022 年的 LHC 碰撞数据中进行了验证，并且在 LHC Run 3 开始阶段将自编码器系统部署在 CMS 在线数据质量监测工作流中的初步结果表明其可以检测到现有系统所错过的问题。

    Sep, 2023