Apr, 2024

使用 LSTM 模块和 KL 散度改进的 AutoEncoder

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TL;DR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。
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