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发布时间:2022-04-01 16:17:27 作者:知网小编 来源:www.it54.cn
基于深度学习的时间序列异常检测算法,主要可以分为以下这么几种 a) 针对正常数据进行训练建模,然后通过高重构误差来识别异常点,即 生成式(Generative) 的算法,往往是无监督的,如自编码器(Auto Encoder)类 或者回声状态网络(Echo State Networks)。 b) 对数据的概率分布进行建模,然后根据样本点与极低概率的关联性来识别异常点,如DAGMM [1] 。