据我们所知,OmniAnomaly是第一个多元时间序列异常检测算法,它可以处理随机变量之间的显式时间依赖性,学习工业设备监控所需的输入数据的鲁棒表示。 我们提出了第一种基于随机的多元时间序列异常检测算法的异常解释方法,该方法不仅适用于OmniAnomaly,还适用于[16]等其他算法。OmniAnomaly的解释精度高达0.89。 我们的实验表明,...
OmniAnomaly论文主要内容概述本文翻译自《Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic Recurrent Neural Network》，提出了OmniAnomaly，一种专为多元时间序列异常检测设计的随机递归神经网络，它在处理各种设备数据时表现出良好的鲁棒性。OmniAnomaly的核心思想在于通过结合随机变量的随机...