MSE损失函数计算预测值与真实值之间的平方差,通过最小化这个损失函数,可以使得自动编码器的输出尽量接近原始输入。 2.注意 在训练过程中,计算的损失是loss = criterion(outputs, inputs),即自动编码器的输入和输出之间的误差,通过最小化这个误差,就可以使模型在进过正常数据时重构的质量好,而异常数据重构质量差。
利用自动编码器这种无监督深度学习方法来进行异常检测,这种方法可以实现在软件层面或者固化到硬件当中。这个方法被应用到边缘计算端或者嵌入式的模型,作为一种创新性的应用。 操作步骤为: 1:先取一部分历史正常数据训练自编码器模型。这部分数据不需要有标记。 2:使用训练好的模型对待检测数据进行异常检测,并输出结果。
所述的基于自编码器的无监督学习图像异常检测方法,步骤1-3的具体方法为:将训练样本和训练样本的重建结果输入到判别器中,计算两者在判别器中大小为[-1,100,1,1]的潜在特征空间中的特征判别损失,计算公式如下所示: 其中,||·||2表示均方误差;为训练样本的特征判别损失;l(x)表示将预处理之后的训练样本x映射到...
在图3中,示出了本发明提供的可解释时空自编码器模型及处理流程框图,即图2中的框203所示的特征学习方法的处理流程。图3中,时空自编码器分为框303～305的空间编码器、框307～311的时间自编码器、以及框313～315组成的空间解码器,用于特征学习并获得重构的视频序列以及可视化可解释卷积层中卷积核的语义。 首先,在步...
检测方法”:通过自编码器的重构误差筛选出正常数据图像和异常数据图像,利用正常数据图像训练变分自编码器,训练之后,变分自编码器对正常数据图像进行重建,计算重建后图像数据的均值和方差参数,使用均值和方差计算高于均值阈值的异常分数,称为重构概率,基于图像重构概率得到输入变量分布的参数,对比原图与重构图像得到异常检测...
1、本发明所要解决的技术问题在于,提供一种基于自编码器的充电车辆异常检测方法及装置,能够实现动力电池充电数据的智能化异常检测与分析,降低动力电池的异常检测复杂度,提高动力电池的异常检测准确率。 2、为了解决上述技术问题,本发明第一方面公开了一种基于自编码器的充电车辆异常检测方法,所述方法包括: ...
若不小于,则确定所述无标签样本的第二标签为代表异常样本的标签。 本发明第三方面提供了一种基于自编码器的异常检测设备,包括:存储器和至少一个处理器,所述存储器中存储有指令,所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连;所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令,以使得所述基于自编码器的异常检测设备...
上述基于光谱保持稀疏自编码器的高光谱图像异常目标检测算法的流程如下: 输入:原始高光谱数据集,权值矩阵{w1,w2},正则化参数,参数,隐藏层端元数:hiddensize,训练集的batch大小:n,训练集的epoch数目:m,每个epoch训练的iteration 输出:异常像元数据 算法过程: ...
3、步骤s1:构建自编码器网络模型; 4、步骤s2:对自编码器网络模型进行训练,得到训练后的自编码器网络模型; 5、步骤s3:利用训练后的自编码器网络模型检测异常控车数据,并将异常控车数据进行过滤; 6、所述自编码器网络模型是利用深度学习方法将输入的高维数据压缩成低维数据,再将压缩后的低维数据进行解码还原。
本公开涉及对编码器的异常进行检测的异常检测方法,尤其涉及对自动装置(机器人,robot)等工作装置的输出轴的驱动涉及的电动机的旋转位置进行检测的编码器的异常检测方法以及异常检测装置。 背景技术: 以往,已知有为了检测对自动装置等工作装置的输出轴进行驱动的电动机的旋转位置而利用的编码器的故障涉及的异常检测技术。