异常检测（Anomaly

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测
加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法

参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节，广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。
皮皮冰燃·2024-09-07 07:37

【大数据】孤立森林算法

2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法
大雨淅淅·2024-09-02 03:56

基于STM32的工厂安全监测系统：采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化，实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案（代码示例）

一、项目概述项目目标与用途随着工业自动化的不断推进，工厂的安全问题成为了企业管理者关注的重点。工厂中的温度、湿度、气体浓度、烟雾、压力等环境参数直接影响着生产的安全性和产品的质量。本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统，实时监测工厂环境中的关键安全参数，通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析，从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。项目解决的问题与价值实时监测：实时采集工厂内的温度、
极客小张·2024-08-30 20:03

电力行业电气领域相关数据集下载地址汇总输电线路变电站电网应用数据集汇总(全网最全)

例如，输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄，包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像，为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。
FL1623863129·2024-08-26 02:25

周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总

周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长
双木的木·2024-08-23 00:15

异常GPT：使用LVLMs检测工业异常

AnomalyGPT：利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法，该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。
DUT_LYH·2024-03-19 16:27

基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型

摘要入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除（ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination,ET-RFE）和LightGBM（LGBM）的入侵检测方法。首先对网络数据进行独热编码重构,在数据级层面均衡少量样本的攻击类别;其次,使用基于ET-RFE对流量特征进行降维处理,寻找含有信息
宋罗世家技术屋·2024-02-27 20:33

探索LightGBM：监督式聚类与异常检测

导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。
Echo_Wish·2024-02-27 19:02

Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试

2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
deephub·2024-02-20 08:16

anomalib1.0学习纪实-续3：结合python lightning理思路

首先，在src\anomalib\models\components\base\anomaly_module.py中，classAnomalyModule(pl.LightningModule,ABC)
gaoenyang760525·2024-02-20 07:04

Pytorch backward报错2次访问计算图需要 retain_graph=True 的一种情况

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device
培之·2024-02-20 06:55

基于UI交互意图理解的异常检测方法

美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1.背景近年来，随着美团多种业务线的扩充和迭代，
·2024-02-19 10:59

Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试

2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
·2024-02-15 10:32

异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2

异常检测的学习笔记并非原创，而是搜索各位大佬的帖子整理而得。如有冒犯，请联系我。1.概述统计学⽅法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由⼀个统计模型产⽣，而不遵守该模型的数据是异常点。
Rank_Fan007·2024-02-15 05:37

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五
appron·2024-02-11 14:50

轻量级主干、异常检测和扩散模型等方向

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉和论文写作】交流群来源：腾讯优图实验室作为全球计算机领域顶级的学术会议之一，ICCV2023（InternationalConferenceonComputerVision）国际计算机视觉大会将于今年10月在法国巴黎举行。近日，ICCV公布了论文录用结果，本届会议共有8068篇投稿，接收率为26.8%。今年
Amusi（CVer）·2024-02-10 11:51

ICCV 2023 | 8篇论文看扩散模型diffusion用于图像检测任务：动作检测、目标检测、异常检测、deepfake检测...

1、动作检测DiffTAD:TemporalActionDetectionwithProposalDenoisingDiffusion基于扩散方法提出一种新的时序动作检测（TAD）算法，简称DiffTAD。以随机时序proposals作为输入，可以在未修剪的长视频中准确生成动作proposals。从生成建模的视角，与先前的判别学习方法不同。首先将真实proposals从正向扩散到随机proposa
机器学习与AI生成创作·2024-02-10 11:20

智能运维哪些算法？智能运维包含哪些

在智能操作和维护系统中，这些算法被应用于故障预测、异常检测、资源调度等方面，以帮助操
云呐AIOps·2024-02-10 08:02

NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结

包括时间序列预测，分类，异常检测，因果发现，交通，医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.
STLearner·2024-02-10 06:07

WWW 2024 | 时间序列（Time Series）和时空数据（Spatial-Temporal）论文总结

时间序列Topic：时序预测，异常检测，时域频域，大模型等时空数据Topic
STLearner·2024-02-10 06:06

WPS font

Ubuntu安装wps后提示缺失字体gitclonehttps://github.com/dv-anomaly/ttf-wps-fonts.gitcdttf-wps-fontssudo.
weixin_110·2024-02-10 03:55

梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用

目录写在开头1异常检测的基本概念1.1定义和目标1.2GBDT在异常检测中的适用性2信用卡欺诈检测案例分析2.1场景介绍2.2收集数据和特征工程2.3进行异常值识别2.4模型效果评估2.5模型优化3策略和技巧
theskylife·2024-02-09 14:32

时间序列异常检测论文TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data

关于论文的内容介绍，可以参考：【VLDB】融合transformer和对抗学习的多变量时间序列异常检测算法TranAD论文和代码解读-知乎说得比较清楚了，我就不重复了。
蛐蛐蛐·2024-02-09 01:56

Python报No such file or directory: ‘science‘的解决方法

接上一篇博文：时间序列异常检测论文TranAD:DeepTransformerNetworksforAnomalyDetectioninMultivariateTimeSeriesData-CSDN博客还是想看看这篇论文的可视化结果
蛐蛐蛐·2024-02-09 01:55

Wazuh功能——异常和恶意软件检测

异常检测是指在系统中发现与预期行为不匹配的模式的行为。一旦恶意软件(例如rootkit)安装在系统上，它就会修改系统以隐藏自己，不让用户看到。
Threathunter·2024-02-08 13:14

【人工智能】神奇的Embedding：文本变向量，大语言模型智慧密码解析(10)

：Search搜索（结果按与查询字符串的相关性排序）Clustering聚类（文本字符串按相似性分组）Recommendations推荐（推荐具有相关文本字符串的条目）Anomalydetection异常检测
魔道不误砍柴功·2024-02-08 02:06

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-10-21)

不能通过外表来判断用户：了解社交媒体研究中多模式处理中的危害;气候讨论中推文的传播;目标路网中断导致的级联故障;通过基于订阅的频道嵌入来理解YouTube社区;鲁棒的异步和独立于网络的合作学习;通过学习和预测行为进行早期异常检测
ComplexLY·2024-02-06 23:53

基于LLM的数据漂移和异常检测

大型语言模型(LLM)的最新进展被证明是许多领域的颠覆性力量（请参阅：通用人工智能的火花：GPT-4的早期实验）。和许多人一样，我们非常感兴趣地关注这些发展，并探索LLM影响数据科学和机器学习领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中，我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。只需很少的努力（即数据清理和/或功能开发），我们基于LLM的模型就可以在几个竞赛参赛作品中获
新缸中之脑·2024-02-06 13:53

京东数据分析岗面试题目整理

特征有：1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、手机型号等4）异常检测
Data地平线·2024-02-06 08:16

2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记

一、基本信息  题目：Anomalydetectionwithrobustdeepautoencoders  期刊/会议：ACMSIGKDD  发表时间：2017年  引用次数：26二、论文总结2.1研究方向  提高自编码模型的抗噪声能力2.2写作动机  受鲁棒PCA的启发，将原始数据分成正常数据和噪声、异常数据两部分，然后进行交替训练。2.3创新之处  除了使用传统的L1正则化去约束噪声部分之外
Siberia_·2024-02-05 11:34

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；在降维中，算法会将高维数据映射到低维空间；在异常检测中，算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

【文献阅读笔记】去噪学生网络：DeSTSeg

2023CVPR领域：异常检测目标：图像输入数据文章目录1、模型2、方法3、实验4、引用5、想法1、模型模型分为三个模块，包括教师网络、去噪学生网络和分割网络。
迎着黎明那道光·2024-02-03 12:33

【文献阅读笔记】无监督异常检测遇到噪声数据：STKD

2022ICIP领域：异常检测目标：图像输入数据文章目录1、什么是噪声数据2、解决的措施3、模型4、方法5、消融实验6、引用7、想法1、什么是噪声数据在无监督异常检测设置中，用于训练的数据均是正常图片，
迎着黎明那道光·2024-02-03 12:33

【异常检测复现】【DeSTSeg】在虚拟环境中完成配置

文章目录1.在虚拟环境中安装git2.更改虚拟环境中包的安装位置3.安装anomalib4.安装虚拟环境5.根据requirements.txt安装包6.选择所建立的虚拟环境，并设置解释器7.查看文件夹的内容8.下载数据集9.引用记录复现过程中安装各种包的命令下载数据集到本地1.在虚拟环境中安装git输入condalistgit检测是否安装成功condalist2.更改虚拟环境中包的安装位置将位置
迎着黎明那道光·2024-02-03 12:00

K-means 算法的原理简介

它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督：K-means是一种无监督算法，用于没有标签或预定义结果的数据。
GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

TSINGSEE青犀智能分析网关V4如何利用AI智能算法保障安全生产、监管，掀开安全管理新篇章

旭帆科技的智能分析网关V4内含近40种智能分析算法，包括人体、车辆、消防、环境卫生、异常检测等等，在消防安全、生产安全、行为检测等场景应用十分广泛。
TSINGSEE·2024-02-01 20:41

构建高效可靠的消息队列系统：设计与实现

目录一、引言二、设计目标2.1、高可用性1.集群搭建1.1DockerCompose配置示例2.容错和恢复2.1异常检测与自动故障迁移2.2SpringBoot代码示例3.心跳检测4.优雅关闭2.2、持久性
喔的 喔的嘛呀·2024-01-31 07:31

网络安全日志分析

作用异常检测：通过分析日志数据，可以识别系统或应用程序中的异常事件，如错误、异常行为、非法访问等。这有助于及时响应并采取适当的措施来保护系统的安全性。
Zh&&Li·2024-01-31 05:59

2021-01-12

#异常检测#一、概述***##1、异常检测的概念---###1.1什么是异常检测**异常检测**指对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。
DemonYT·2024-01-30 09:41

使用机器学习算法检测交易中的异常行为

交易中的异常检测意味着识别交易或相关活动中的异常或意外模式。这些模式被称为异常或异常值，明显偏离预期规范，可能表明存在不规则或欺诈行为。
AI知识图谱大本营·2024-01-29 01:05

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5密度估计用法示例1.2异常检测
小胡涂记·2024-01-27 07:50

预测、分类、异常检测和因果发现的最新进展

今天就将AAAI'2024会议收录的时间序列论文进行了汇总，涵盖预测、分类、异常检测与因果发现多个方向，大家可以看一看该领域的研究进展和最新成果。
AI热心分享家·2024-01-26 18:03

预测、分类、异常检测和因果发现的最新进展

今天就将AAAI'2024会议收录的时间序列论文进行了汇总，涵盖预测、分类、异常检测与因果发现多个方向，大家可以看一看该领域的研究进展和最新成果。
AI热心分享家·2024-01-26 18:32

Convolutional neural networks for crowd behaviour analysis: a survey

2CNN介绍3人群分析的动机和重要性人群分析的几个应用，如人员跟踪、异常检测
枸杞红枣养生茶·2024-01-26 13:59

【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging

TowardsUniversalUnsupervisedAnomalyDetectioninMedicalImagingarxiv，19Jan2024【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法
cskywit·2024-01-26 12:10

异常检测(Anomaly Detection)

1.问题的动机什么是异常检测呢？
清☆茶·2024-01-26 06:40

【论文阅读】Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft

Time-SeriesAnomalyDetectionServiceatMicrosoft前言论文原文：Time-SeriesAnomalyDetectionServiceatMicrosoft，KDD2019「异常检测
EmoryHuang·2024-01-24 18:04

时间序列（Time-Series）exp_anomaly_detection.py代码解析

fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate,adjustmentfromsklearn.metricsimportprecision_recall_fscore_supp
雨微尘·2024-01-24 18:01
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