lstm autoencoder | BriefGPT

关键词lstm autoencoder

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MulBot: 基于多元时间序列的无监督机器人检测
MulBot 是一种基于多元时间序列（MTS）的无监督机器人检测器，利用 LSTM 自编码器处理多维时间特征并在编码表示上执行聚类以检测机器人行为。在检测和分离不同机器人网络的多类别分类任务中，MulBot 实现了 f1-score=0.9
PDF2 years ago
ECCV使用 LSTM 自编码器作为异常检测工具来检测驾驶员疲劳
该研究利用基于 LSTM 自编码器架构和 ResNet-34 作为特征提取器的方法进行嗜睡检测，考虑单一主体的异常检测，只学习正常行驶的表示，并期望根据网络的知识区分出生成更高重构损失的嗜睡表示，通过标签分配方法研究了正常和异常剪辑的置信水
PDF2 years ago
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。
PDF2 years ago
RTbust: 在 Twitter 上利用时间模式进行僵尸网络检测
本文研究了 Twitter 上的转推行为，提出了一种基于无监督特征提取和聚类的机器人检测技术（RTbust），利用该技术检测到两个之前未知的拥有数百个账户的活跃机器人网络。
PDF5 years ago