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基于网格的连续正态表示用于异常检测
本研究提出了一种新的异常检测方法 GRAD，通过将空间特征转换为坐标并映射到连续网格，成功地在 “连续” 特征空间中表示正常特征，并通过融合局部和全局正常特征来有效地处理不同类别的对象，实验证明 GRAD 在多类统一异常检测方面降低了 65
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4 months ago
AAAI
生成和重新加权密集对比模式的无监督异常检测
最近的无监督异常检测方法往往依赖于使用辅助数据集预先训练的特征提取器或经过精心设计的异常模拟样本，然而，这可能限制它们适应日益增多的异常检测任务的能力，因为辅助数据集的选择或异常模拟策略中存在先验条件。为了解决这个挑战，我们首先引入了一个无
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6 months ago
博弈论的鲁棒强化学习处理时耦合扰动
提出了一个新的挑战，即通过 GRAD 方法将强化学习中的时间上耦合的扰动问题视为部分可观察的两人零和游戏，并通过在该游戏中找到逼近均衡来确保智能体对于时间上耦合的扰动的鲁棒性，实验结果表明，相比于基准方法，在状态空间和动作空间中，所提出的方
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a year ago
梯度反转与歧视
本文通过引入 GRAD，一种新的设置公平的神经网络的简化方法，使得神经网络能够被用于公平表示或与预测网络直接使用。GRAD 易于实现，只有一个超参数，提供了个体和集体公平性的改进，并且能够演示多属性保护。
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6 years ago
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