可以理解为它先学习数据的压缩表示(Encoder),然后再学习如何还原(Decoder),通过它们得到输入变量x的映射x',最终计算x与x'的距离∑i=1d(xi−xi′)2来判断是否是异常值。下图所示是一个有三层隐藏层的神经网络,输出的维度与输入完全相同。 PyOD PyOD是一个异常检测的Python库,内置有AE的实现。它主要包含三步:1...
三、模型算法过程 数据还是使用信用卡的数据,数据来自于kaggle上的一个信用卡欺诈检测比赛,数据质量高,正负样本比例非常悬殊,很典型的异常检测数据集,在这个数据集上来测试一下各种异常检测手段的效果。当然,可能换个数据集结果就会有很大不同,结果仅供参考。 1、数据集介绍 信用卡欺诈是指故意使用伪造、作废的信用卡,...
threshold = (np.min(error_loss) - normal_loss) / 2 logger.info("阈值计算完毕:正常样本的最大loss:{},异常样本的最小loss:{},阈值:{}", normal_loss, np.min(error_loss), threshold) return threshold # 步骤5:异常检测 def anomaly_detection(auto_encoder_model, threshold, x_test, y_test):...
在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给...
异常心跳检测 如果提供了足够的类似于某种底层模式的训练数据,我们可以训练网络来学习数据中的模式。异常测试点是与典型数据模式不匹配的点。自编码器在重建这些数据时可能会有很高的错误率,这表明存在异常。 该框架用于使用深度自编码器开发异常检测演示。该数据集是心电图ECG 时间序列(查看文末了解数据获取方式),目标...
Autoencoder算法用于异常检测 异常检测(Anomaly detection)通常分为有监督和无监督两种情形。但大部分情况下都是无监督问题,实际中很难获取足够多足够丰富的异常样本,更多的是正常样本。通常认为异常样本和正常样本服从不同的分布,如果有准确识别正常样本的能力,则异常样本就能被间接识别。
异常检测通常有基于统计的,基于邻近度以及基于偏差三种方式,本文的异常检测属于第三种方式。这种方式一般先求得样本 的低维流形嵌入 ,再从样本的低维表达重构回样本 ,最后通过计算重构误差 的大小来判别异常点。 该文献采样VAE来完成低维嵌入和重构,与传统的PCA,AE等方法相比,具有如下优点:1)VAE的得...
自编码器是一种在无监督学习和降维中应用广泛的算法。它通过将输入数据压缩为低维编码,并将其重新构建为与原始数据相似的输出,实现了数据的表示学习和特征提取。自编码器在无监督学习中可以用于特征学习、数据去噪、数据压缩和异常检测等任务。在降维中,自编码器可以用于数据可视化、数据压缩与重建以及特征选择与重要特...
以半监督异常检测为例, Schlegl et al使用对抗生成网络针对异常检测在光学相干层析成像中的视网膜图像。他们训练一个Gan在通常数据上去学习解剖变异的潜在分布。但是他们没有训练一个编码器去映射一个输入图片转换为潜在空间。因为这样,这个方法需要一个优化步骤对于每一张测试图片在潜在空间上发现一个点,并且与视觉上最...
稀疏自编码器作为一种无监督学习算法,在深度学习领域有着广泛的应用。通过引入稀疏性惩罚项,稀疏自编码器能够更好地学习到数据的稀疏特征表示。在特征提取、降维、异常检测和图像去噪等领域,稀疏自编码器都发挥着重要作用。未来,随着深度学习技术的不断发展,稀疏自编码器将会在更多的应用场景中得到应用和拓展。 参考文...