Feb, 2024

变分自编码器用于异常检测的统计检验

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TL;DR利用统计检验方法提出了 Variational Autoencoder（VAE）在异常检测中的可靠性评估方法，该方法能够量化通过 VAE 检测到的异常区域的统计可靠性，并且可以控制误检的概率。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 深度变分半监督新颖性检测

    本文研究了基于深度生成模型的异常检测，提出了两种改进的变分自编码器方法用于半监督学习，并在自然图片、天文和医学数据集中取得了显著的异常检测优化。

    Nov, 2019

  • 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

  • 使用变分自动编码器进行无监督异常定位

    提出了一种基于深度学习和变分自动编码器的医学图像寻找异常度量的解决方案，其中尤其强调了基于 Kullback-Leibler (KL) 分歧的异常定位算法，实验证明它具有比现有方法更好的性能。

    Jul, 2019

  • 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

  • 利用变分自编码器实现皮肤疾病图像的异常检测

    本文介绍使用变分自编码器（VAE）来检测皮肤病图像异常状况的潜力。作者使用深度生成模型训练只有正常数据的 VAE，并在 ISIC2018 挑战疾病分类数据集（任务 3）上进行实验，取得了 0.779 的 AUCROC，证明该模型是有效的。同时，作者还尝试将该模型应用于检测具体疾病类型，如黑色素瘤和色素性角化，取得了 0.864 和 0.872 的 AUCROC。这是目前文献中首次尝试使用深度生成模型检测皮肤病图像异常情况。

    Jul, 2018

  • 时间序列异常检测中的弱增强变分自动编码器

    结合深度变分自编码器（VAEs）和自监督学习（SSL）的新型生成框架，解决了数据稀缺导致的潜在空洞问题，提高了基于重建的时序异常检测方法的稳健性。

    Jan, 2024

  • MA-VAE：基于多头注意力的变分自编码器方法用于汽车耐久性动力系统测试中的异常检测

    提出了一种使用变分自编码器和多头注意力机制进行自动异常检测的方法，可以有效地识别和检测出大部分异常情况，同时还解决了绕过现象并引入了一种新的窗口重映射方法。

    Sep, 2023

  • 通过建立感知特征模型进行异常检测定位

    本文提出了一种基于 Feature-Augmented VAE 的复杂异常模型的新 VAE 模型，该模型不仅在像素空间中重构输入图像，而且还在多个不同的特征空间中进行重构，通过对先前训练的卷积神经网络进行计算，对 MVTec 异常检测和定位数据集的表现明显优于现有最先进的方法。

    Aug, 2020

  • 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