plt.xlim([0.0,.5]) 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...
该模型包含由 ϕ 参数化的编码器函数 和由 θ 参数化的解码器函数 。在瓶颈层为输入x学习的低维代码为 ϕ,重构输入为 θϕ。 参数(θ,ϕ) 一起学习以输出与原始输入相同的重构数据样本,θϕ,或者换句话说,学习恒等函数。有多种指标可以量化两个向量之间的差异,例如激活函数为 sigmoid 时的交叉熵,或...
本示例的目的是说明可应用于没有可用标签的较大数据集的异常检测概念(例如,如果您有成千上万的正常节奏,而只有少量的异常节奏)。 您将如何使用自动编码器检测异常?回想一下,对自动编码器进行了培训,以最大程度地减少重构误差。您将只按照正常节奏训练自动编码器,然后使用它来重构所有数据。我们的假设是,异常节律将...
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...