我本来就是处理时间序列异常检测的,之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列,发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测了。在这里把“基于LSTM的auto...
1. 无监督异常检测之LSTM组成的AE(3933) 2. 无监督异常检测之卷积AE和卷积VAE(2641) 3. BiGAN的复现(688) 4. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(648) 5. 条件DCGAN(2019/09/10)(555) 评论排行榜 1. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(4) 2. BiGAN的复现(1) 3. ...
DCNN-AE在建模的过程中,输入矩阵 F_i 是单独考虑的,即认为它们相互间是独立的。但是由于时序关系的存在 F_i 和F_j 是存在相互关系的,DCNN-AE并不能分析这种关系,因此作者紧接着提出了LSTM-AE。 Long Short Term Memory Neraul Netwok based AE LSTM将经过特征增强后得到的序列看成一个时间序列, F=\left...
(AE)将隐藏层中的神经元替换为LSTM神经元;然后,提取带式输送机火灾无异常监测数据的时序特征并重构输入数据;其次,改进LSTM-AE将重构值与实际值的差值序列经OCSVM训练得到包含无隐患异常样本的超平面;最后,通过计算测试集与超平面距离函数值来划分隐患异常.仿真结果表明,实验中所提出的改进方法与传统的LSTM和OCSVM等隐患...
【200集还是太全面了】拒绝低效!一口气学完CNN、RNN、GAN、LSTM、GNN、DQN、Transformer、MLP、AE九大深度学习神经网络!纯干货!共计160条视频,包括:深度学习神经网络先导片、第一章:深度学习必备基础知识点1-深度学习要解决的问题、2-深度学习应用领域等,UP主更多精
LSTM_AE 0906.ipynb LSTM_AE(abs_return).ipynb LSTM_AE.ipynb LSTM_AE2.ipynb communal.csv communal_ret_test.csv communal_ret_train.csv communal_rv_test.csv communal_rv_train.csv communal_test_scaled.csv communal_train_scaled.csv least_communal.csv least_communal_ret_test.csv...
DCNN-AE使用了深度卷积神经网络的框架，通过编码层对输入进行卷积操作，实现特征学习。在解码层，通过上采样操作重构原始数据。LSTM-AE则将特征增强后的序列视为时间序列，并利用LSTM的长短期记忆特性在编码器和解码器之间进行信息传递，有效分析时序数据之间的关系。最后，文章提供了实现LSTM-AE的代码链接，...
集合各路大神!强势推出【8大神经网络】原理+实战!绝对是2023年最火的神经网络教程-CNN/RNN/GAN/ANN/GNN/LSTM/AE/transform共计100条视频,包括:卷积神经网络CNN 1.神经网络基础线性函数、2.损失函数、3.向前传播与反向传播等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
2021基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法陈 磊a,b秦 凯a,b郝矿荣a,b(东华大学a.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心;b.信息科学与技术学院,上海 201620)摘要 针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的...
1.本发明属于风电机组异常数据检测与清洗领域,涉及一种基于lstm-ae集成共享框架的风电机组异常数据检测及清洗方法。 背景技术: 2.能源短缺问题作为限制当今国际社会维持高速发展的主要问题,风能作为可再生,可持续的清洁能源,正迅速成为碳中和能源战略的重要组成部分,风电场数量及规模不断扩大。但风能本身的不确定性导致风...