利用64层多层感知机(MLP)网络对时间不变的行人属性进行编码,该网络针对静态数据表示进行了优化。相比之下,展现时间变异性的行人行为属性和场景属性,则采用与前述相同的LSTM-VAE模块进行处理。该LSTM-VAE模块建模时间依赖性,并将其编码至潜在空间。这一潜在空间以概率形式构建,以反映行人行为和环境因素的复杂性,从而...
接下来就是让VAE-LSTM模型学习这些数据的规律。就像我们上学学习知识一样,模型要通过大量的数据来学习正常情况下设备运行数据的特点。比如说,正常情况下电机的转速应该在一个固定的范围内波动,如果转速突然变得特别快或者特别慢,那可能就是异常情况。模型在学习的过程中,会不断调整自己的参数,让自己对数据的理解越来越...
这是所有VAE的常见行为,其中可以分别利用编码器和解码器来创建新样本。 编码器将输入投影到潜在空间的特定区域中。 我们使用投影的坐标来采样附近的新点。 可以通过选择所需的方差量来调节“附近”。 潜点通过解码器以操作序列生成。 显然,最终重建的点越接近,越相似。 还需要注意的是,样本生成的优劣与整个VAE的...
结果如下: 发现VAE的RTbust方法效果最好。但是recall相对来说差一点点。 然后与T-SNE方法进行对比,说明本方法的有效性,如图: 图中两种方法在分类中虽稍有分歧,但是能表现出高度的分类一致性。 利用此技术分析未标注数据,发现了两个没有被标注的机器账户群 并且绘制RTT图确实能发现其表现出了被怀疑的时间特征。
基于LSTM-VAE的多变量时序异常检测 - 哥廷根数学学派于20240922发布在抖音,已经收获了12个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Keras LSTM VAE无效输出形状 基础概念 Keras 是一个高级神经网络 API,能够运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上。LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖性。VAE(变分自编码器)是一种生成模型,用于学习数据的潜在表示。 相关优势 Keras: 易于使用,模块化设计,支持快速原型设计。 LS...
对于这个塞车问题，VAE和RNN都可以使用随机生成的训练数据——也就是在每个时间节点随机采取动作所生成的观测数据。实际上，我们可以使用伪随机动作，使车在初始状态就能加速离开起跑线。由于VAE和RNN独立于决策控制器，我们需要确保遇到各种各样的观测结果，并且选择不同行动来应对，并将结果保存为训练数据。要生成随机...
结合的模型LSTM-VAE.基于电梯门机开合与垂梯升降的加速度时序数据,使用长短期记忆网络对加速度数据进行编码并提取加速度数据的时序特征,再通过变分自编码器重构模型,用重构的加速度数据与输入数据计算重构误差,找出异常数据的阈值.通过采集的真实垂梯和门机的加速度数据,实验发现LSTM-VAE在检测率上要优于LSTM和VAE...
发现VAE的RTbust方法效果最好。但是recall相对来说差一点点。 然后与T-SNE方法进行对比,说明本方法的有效性,如图: 与T-SNE方法对比图 图中两种方法在分类中虽稍有分歧,但是能表现出高度的分类一致性。 利用此技术分析未标注数据,发现了两个没有被标注的机器账户群 ...
基于无监督VAE-LSTM模型的时间序列异常检测 - 哥廷根数学学派于20240921发布在抖音,已经收获了11个喜欢,来抖音,记录美好生活!