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基于全局和局部判别对抗自编码器的异常检测方法
基于全局和局部判别对抗自编码器的异常检测方法
作者:
邢红杰
郝忠
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
生成式对抗网络
对抗自编码器
模式崩溃
摘要:
生成式对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)和对抗自编码器(Adversarial Autoencoder,AAE)被成功地应用于图像生成中.此外,对抗网络能够无监督地对样本中所包含的数据特征进行学习.然而,将传统的对抗网络应用于异常检测时取得的分类效果较差,有两个方面的原因:一是GAN属于生成式模型,但异常检测模型往往被归入判别式模型的范畴;二是现有的AAE以自编码器的中间向量作为判别输入,对数据的重构效果不够理想.基于此,提出了一种基于双判别器的AAE,并将其应用于解决异常检测问题.所提方法中的双判别器具有不同的判别能力,即局部判别能力和全局判别能力.在MNIST,Fashion-MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效避免训练过程中出现模式崩溃的问题.此外,与相关方法进行对比,所提方法取得了更优的检测性能.
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文献信息
篇名
基于全局和局部判别对抗自编码器的异常检测方法
来源期刊
计算机科学
学科
关键词
异常检测
生成式对抗网络
对抗自编码器
模式崩溃
年,卷(期)
2021,(6)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
202-209
页数
8页
分类号
TP391.4
字数
语种
中文
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异常检测
生成式对抗网络
对抗自编码器
模式崩溃
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
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