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基于深度自编码器核概率密度的异常检测模型
基于深度自编码器核概率密度的异常检测模型
作者:
吕鹏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
异常检测
深度自编码器
核密度估计
深度学习
摘要:
无监督技术通常依靠数据的概率密度分布来检测异常数据,在该类异常监测模型中,具有低概率密度的对象被认为是异常对象。然而,对高维数据的密度分布建模是困难的,这使得从高维数据中检测异常数据的问题变得极具挑战性。最先进的方法被称为‘两步走’框架,该框架首先对数据应用降维技术进行降维,然后在低维空间进行异常检测来解决此问题。不幸的是,低维空间不一定保留原始高维数据的密度分布,这损害了异常检测的有效性。在这项工作中,本文提出了一种新颖的高维数据异常检测方法,称为AEDE (AutoEncoding kernel Density Estimation model)。核心思想是结合核密度估计(KDE)的密度估计能力和深度自编码器的表示学习能力,以便可以学习能够有效分离异常数据的概率密度分布。通过在自编码器的训练过程中使用概率密度策略,AEDE成功地整合了两部分的优势,即深度自编码器和概率密度模型。本文使用四个公开数据集进行的实验表明,在检测异常方面,AEDE模型明显优于最新方法,F1得分提高了30%。
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篇名
基于深度自编码器核概率密度的异常检测模型
来源期刊
计算机科学与应用
学科
工学
关键词
异常检测
深度自编码器
核密度估计
深度学习
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
682-689
页数
8页
分类号
TP3
字数
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DOI
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研究起点
研究来源
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研究去脉
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计算机科学与应用
主办单位:
汉斯出版社
出版周期:
月刊
ISSN:
2161-8801
CN:
开本:
出版地:
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
邮发代号:
创刊时间:
语种:
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1319
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