PyTorch自动编码器也被应用于网络流量异常检测。研究人员利用自编码器对网络流量进行编码和解码,通过比较重构流量与原始流量的差异来检测异常流量。此外,还有一些研究工作将自编码器与其他深度学习模型(如卷积神经网络、循环神经网络)相结合,提出基于深度学习的网络流量异常检测方法。三、总结PyTorch自动编码器在异常检测中具...
采用支持向量机、孤立森林和LSTM自编码器方法对机械状态进行异常检测,运行环境为MATLAB R2021B。数据集包含来自工业机器的三轴振动测量值, 在计划维护之前和维护之后采集数据。假定在定期维护后采集的数据代表机器的正常运行状况,维护前的数据代表正常或异常情况。每轴的数据存储在单独的列中,每个文件包含 7000 个测量值...
因为该自编码器学习到了“正常数据”的编码格式,所以当一个数据集提供给该自编码器时,它会按照“正常数据”的编码格式去编码和解码。如果解码后的数据集和输入数据集的误差在一定范围内,则表明输入的数据集是“正常的”,否则是“异常的"。所以根据上图,我们知道”正常的数据“编码和解码后的误差分布在0.3以内,所...
检测阶段:将所有数据再次输入到训练好的自编码器中,并测量每个重构数据点的误差。这个误差是重构的数据点与实际数据点之间的“距离”。一个训练良好的自编码器学会了如何重构遵循特定格式的输入,因此,如果给自编码器一个格式错误的数据点,它可能会产生一个与输入显著不同的重构,以及一个较大的误差。 这种方法的优势...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.values, df.values[:,-1], test_size=0.33, random_state=RANDOM_SEED) X_test, X_val, y_test, y_val = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, random_state=RANDOM_SEED) print('The shape of the training set: '...
简介:自编码器可以用于异常值检测的一个常见方法是使用重构误差。具体地,你可以将自编码器训练用于将输入数据重新构造出来。然后,对于给定的输入数据,你可以将其传递到自编码器中并计算其重构误差。如果重构误差很大,那么这个输入数据可能是异常值。下面是一个可能的步骤:准备数据:将输入数据分成特征和标签,其中特征是...
L14.2- 在Keras中使用去噪自动编码器 06:15 L14.3- 使用自动编码器在Keras中进行异常检测 10:04 L14.4- 使用Keras训练入侵检测系统(KDD99) 04:54 L14.5- 新深度学习技术介绍 15:16 L7.2- 在Keras Tensorflow2.0中使用生成对抗网络(GAN)生成人脸 学AI的小飞 10 0 B站【最全YOLO系列】教程,全套36集...
因此,我猜测:如果采用一些特定的网络学习一些特定的信号,只训练正常数据,也可以重构异常信号,异常信号和正常信号的loss没区别。此时,使用自编码器进行异常检测是必然失效的。 一、实验 恰好,我手头上有一些正常电机和故障电机的振动频谱数据,这个故障类型是未知的(我猜测可能是定转子或轴承故障),正好拿来做训练,以验证...
解码器网络：解码器网络从潜在空间重建数据。它的架构通常与编码器对称，逐渐扩展到原始数据维度。训练 VAE 损失函数：VAE 的训练过程涉及优化两个损失函数：重建损失和正则化损失。重建损失衡量输入和重建输出之间的差异。正则化损失鼓励潜在空间遵循特定的分布，通常是高斯分布。自定义损失函数：根据您的异常检测任务，您...
使用PyTorch构建 LSTM 自动编码器 训练和评估模型 设定异常检测的阈值 将新的样本分类为正常或异常 数据集 该数据集包含 5,000 个通过 ECG 获得的时间序列样本,样本一共具有 140 个时间步长。每个序列对应于一个患有充血性心力衰竭的患者的一次心跳。