Apr, 2023

一种无 Attention 的有条件自编码器用于加密货币的异常检测

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TL;DR本文提出了一种名为 AF-CA 的无注意力条件自编码器，其结合去噪技术和 Attention-Free LSTM 层，可实现时序中的异常检测，结果表明与传统的 LSTM 自编码器相比，该模型能更可靠地检测到嘈杂时间序列中的异常点并更好地解释它们。
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发现论文，激发创造
  • 时间序列无监督异常检测的降噪架构

    通过长短时记忆网络（LSTM）自动编码器，结合去噪自编码器，可以更高效地实现无监督异常检测。此方法的关键字包括异常检测、时间序列、去噪自编码器、LSTM 自动编码器和无监督学习。

    Aug, 2022

  • 基于注意力机制和自编码器的无监督在线异常检测模型

    本文介绍了一种用于时间序列中的无监督在线异常检测的混合注意力和自编码器（AE）模型。该模型结合了注意力和自编码器的方法进行时间序列异常检测，通过对自编码器潜在空间中的下一个时间步骤窗口进行预测，使用验证数据集中的阈值进行异常检测，并引入了基于错误的第一统计矩的替代方法，提高了准确性。通过对多样的真实世界基准数据集进行评估，并与其他成熟模型进行比较，验证了我们提出的模型在异常检测中的有效性。

    Jan, 2024

  • 通过对抗学习连续噪声损坏实现的强大半监督异常检测

    这篇论文探讨了如何应用对抗性训练和增加噪声的方法来解决自动编码器过拟合问题，从而提高异常检测的性能，并在多个数据集和实际场景中进行了验证。

    Mar, 2023

  • 基于注意力的深度生成模型用于工业控制系统中的异常检测

    该论文提出了一种新颖的深度生成模型，采用变分自动编码器架构，利用卷积编码器和解码器从空间和时间维度提取特征，结合注意力机制增强相关特征的表示，改进异常检测准确性，并在安全水处理测试平台的六个阶段进行了全面的实验分析，实验结果表明该方法相比多个先进的基准技术具有更好的性能。

    May, 2024

  • 使用 LSTM 模块和 KL 散度改进的 AutoEncoder

    本文提出了改进的带 LSTM 模块和 KL 散度的自动编码器（IAE-LSTM-KL）模型，通过添加 LSTM 网络来记忆正常数据的特征表示，并通过 KL 散度对特征输入到 SVDD 模块进行惩罚，从而解决了深度卷积自动编码器和深度支持向量数据描述模型在检测异常数据时存在的问题。实验结果表明，IAE-LSTM-KL 模型在异常检测方面具有更高的准确性，并且对数据集中的异常点污染也具有增强的鲁棒性。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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

  • 加强注意力的自编码器用于建筑能耗异常检测

    研究聚焦于利用机器学习技术，使用新颖的关注机制来发现采集到的数据中建筑物能耗方面的异常情况，并进一步通过对真实数据集的建模来验证该方法的有效性。

    Mar, 2023

  • 基于重构的 LSTM 自编码器用于多变量时间序列数据的异常 DDoS 攻击检测

    本研究提出了一种基于 LSTM-Autoencoder 模型的异常检测方法，可以识别 DDoS 攻击的深层模式并获得高精度的检测结果，尤其是在 LDAP 攻击方面表现出了 99% 以上的准确度。

    Apr, 2023