Feb, 2022

基于 GAN 的元学习应用于异常检测，在高速铁路检测系统中的部署

PDF
TL;DR这篇论文提出了一个基于元学习的异常检测框架，它集成了生成对抗网络 (GANs) 的思想，并利用适当的损失函数，包括结构相似度指数 (SSIM)，解决了 AI 时代中针对大数据异常检测的挑战，试验表明该框架在高速铁路检测方面表现尖锐和强健，已在中国五个高速铁路上使用，使工作量减少了 99.7%，检查时间节省了 96.7%。
发现论文，激发创造
  • GAN 在异常检测中的应用综述

    本研究调查了基于 GAN 的异常检测方法，评价了其优缺点，并在不同数据集上实验证明了主要的 GAN 模型的性能。同时，提供了一个完整的开源工具箱来使用 GAN 进行异常检测。

    Jun, 2019

  • 高效基于 GAN 的异常检测

    使用生成对抗网络（GANs）进行异常检测，取得了图像和网络入侵数据集方面的最新性能，并且测试时间比唯一已发布的基于 GAN 的方法快了数百倍。

    Feb, 2018

  • MetaGAD：学习元传递以进行少量样本图形异常检测

    本文研究了一种新的少样本图异常检测方法 MetaGAD，通过学习元知识来转移未标注节点和标注节点之间的信息以检测带有有限标注标记的异常。在六个真实世界的数据集上进行实验，证明该方法在少量标注样本中检测出异常。

    May, 2023

  • 使用 GAN 进行视频异常检测

    通过使用生成对抗网络（GAN）等技术，本研究在监控场景中解决了自动异常事件检测的问题，从而避免了人力资源需要对监控系统记录中的异常活动进行监视。在四个基准数据集上进行的实证研究结果表明，与现有技术相比，我们的模型在所有数据集上表现良好。

    Nov, 2023

  • GANomaly: 通过对抗训练进行半监督异常检测

    使用条件生成对抗网络，将输入图像映射到较低的维度向量，从而最小化训练时这些图像和潜在向量之间的距离，学习正常样本的数据分布，并在推理时利用学习到的数据分布，在各种基准数据集上表现出比先前最先进方法更好的模型性能

    May, 2018

  • 发电厂中的异常检测与生成对抗网络

    使用生成对抗网络（GANs）进行电力发电厂异常检测的研究表明，GANs 在有效的异常检测方面表现出色，特别适用于使用大型数据集。

    Sep, 2023

  • MAD-GAN：基于生成对抗网络的多元时序数据异常检测

    本文提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的无监督多变量异常检测方法（MAD-GAN），并在 SWaT 和 WADI 数据集上进行了实验，结果表明该方法能够有效地检测这些系统中各种形式的入侵。

    Jan, 2019

  • Fence GAN: 更好的异常检测

    本研究介绍了一种用于检测高维异常数据的方法 ——Fence GAN，它通过修正基于生成式对抗网络（GAN）的损失函数，将生成的样本限制在真实数据分布的边界上，并且将判别器的评分直接用作异常阈值，实验结果表明，与现有方法相比，Fence GAN 可以获得最好的异常分类准确性。

    Apr, 2019

  • 针对图形异常检测的生成式和对比式自监督学习

    本文提出 SL-GAD 方法来进行图数据中的异常检测，该方法利用生成属性回归模块捕捉属性空间中的异常以及多视角对比学习模块从多个子图中挖掘丰富的结构信息来检测结构空间中的异常，实验结果表明该方法较现有方法具有更好的表现。

    Aug, 2021

  • 用 GAN 集成方法进行异常检测

    使用生成对抗网络集成的方法提高无监督学习下的异常检测性能，通过实验验证集成的优越性。

    Dec, 2020