异常检测（Anomaly

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection论文解析

近日拜读了本篇论文，有以下理解：1.问题研究背景检测视频序列中的异常事件（如人行道上的车辆）的问题对监控和故障检测系统尤为重要。由于一些原因，它是极具挑战性的。首先，异常事件是根据不同的情况而确定的。也就是说，同样的活动可能是正常的，也可能是不正常的（例如，在厨房或在公园里拿刀)。在这种情况下，手动注释异常事件是劳动密集型的。其次，收集异常数据集需要大量的努力，因为异常事件在现实生活中很少发生。因
蒙眼的兔子·2021-11-11 20:52

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection创新点介绍

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection创新点介绍  最近，我阅读了LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection一文，对其中的Featurecompactness和Separatenesslosses两种更新Memory的方法有了一些自己的看法，具体如下：  （注：以下内容仅做科学研究）
也是不知道叫什么的一天·2021-11-09 23:11

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection 模型介绍

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection模型介绍本文为对LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection一文所提出的创新模型的介绍。如图所示，该模型为对传统卷积自编码器的优化，主要模块可分为三个部分：Encoder、MemoryModule和Decoder。Networkarchitectu
热衷泡茶的年轻人·2021-11-09 23:23

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection 代码解析

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection代码解析目录:整体结构训练(train)部分分析评估(evaluate)部分分析模型(model)部分分析代码环境配置及运行1.整体结构1.1代码文件及作用根目录下包含:Evaluate.py评估代码Train.py模型训练代码utils.py负责数值运算:包含均方根差,峰值信噪比,学习率以及评估最后
Jam_in_C_major·2021-11-09 16:06

客户端稳定性异常检测：函数接口“扫雷”实践

作者：安晴背景在过去的财年中，支付宝客户端高可用团队持续保障着支付宝客户端线上的高可用稳定性，但只有线上的应急快反能力是不够的，还需要线下提前发现客户端的稳定性风险建设风险挖掘能力，完善整体的客户端高可用保障体系。通过总结过去1-2年的线上闪退问题可以发现其中NPE问题，RPC数据类型不匹配和config变更导致的闪退问题占比较大，完全可以在线下通过一定机制提前发现。基于此我们对影响稳定性的因素进
·2021-11-08 17:30

如何在实际场景中使用异常检测？阿里云Prometheus智能检测算子来了

简介：异常检测作为智能运维（AIOps）系统中基础且重要功能，其旨在通过算法自动地发现KPI时间序列数据中的异常波动，为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据。
·2021-11-08 17:25

如何在实际场景中使用异常检测？阿里云Prometheus智能检测算子来了

简介：异常检测作为智能运维（AIOps）系统中基础且重要功能，其旨在通过算法自动地发现KPI时间序列数据中的异常波动，为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据。
阿里云开发者·2021-11-08 16:47

如何在实际场景中使用异常检测？阿里云Prometheus智能检测算子来了

作者｜梵登、白玙审核&校对：白玙编辑&排版：雯燕背景异常检测作为智能运维（AIOps）系统中基础且重要功能，其旨在通过算法自动地发现KPI时间序列数据中的异常波动，为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据
·2021-11-04 20:28

异常检测：季节性ESD Python pip安装sesd库报错解决

大数据挑战赛用到了时间序列异常检测，发现了一个很好的方法：S-ESD，季节性esd是一种在twitter上实现的异常检测算法：“wedevelopedtwonovelstatisticaltechniquesforautomaticallydetectinganomaliesincloudinfrastructuredata.Spec
叶庭云·2021-11-03 12:40

论文阅读笔记《Improving Unsupervised Defect Segmentation by Applying Structural Similarity To Autoencoders》

ImprovingUnsupervisedDefectSegmentationbyApplyingStructuralSimilarityToAutoencoders》代码实现：https://github.com/plutoyuxie/AutoEncoder-SSIM-for-unsupervised-anomaly-detection-Abastract
骊山道童·2021-11-02 17:20

2021年中国高校大数据挑战赛-智能运维中的异常检测与趋势预测-A题思路1028版

2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路2021年中国高校大数据挑战赛A题思路CSDN：数模孵化园，提供，思路开源持续更新，允许售卖，鼓
数模孵化园·2021-10-28 11:37

人工智能的各个分支中，机器视觉无疑是应用最广泛的方向

在人工智能的各个分支中，机器视觉无疑是应用最广泛的方向，它支撑着诸如人脸检测、工业异常检测、手势识别等诸多重要的应用。
slivegogo·2021-10-25 22:16

人工智能时代图像传感器的新方向

在人工智能的各个分支中，机器视觉无疑是应用最广泛的方向，它支撑着诸如人脸检测、工业异常检测、手势识别等诸多重要的应用。
·2021-10-25 15:44

人工智能与图像传感器

在人工智能的各个分支中，机器视觉无疑是应用最广泛的方向，它支撑着诸如人脸检测、工业异常检测、手势识别等诸多重要的应用。
沧海一升·2021-10-25 13:45

基于Pytorch搭建潜水泵异常检测系统

基于视觉识别搭建潜水泵异常检测系统[!]
__Elwin·2021-10-21 12:40

吴恩达机器学习编程作业ex8 Part1 Anomaly Detection

一、程序及函数1.引导脚本ex8.m%%MachineLearningOnlineClass%Exercise8|AnomalyDetectionandCollaborativeFiltering%%Instructions%--------------------------------------------------------------%%Thisfilecontainscodetha
Polaris_T·2021-10-20 14:34

论文笔记 ICNP 2016|MS-LSTM: a Multi-Scale LSTM Model for BGP Anomaly Detection

文章目录1简介1.1动机1.2创新2相关工作3方法3.1预处理3.2MS_LSTM4实验5总结1简介论文题目：MS-LSTM:aMulti-ScaleLSTMModelforBGPAnomalyDetection论文来源：ICNP2016论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/77853261.1动机无论流量数据的时间序列如何，目前的方
hlee-top·2021-10-16 13:40

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection异常检测中的memory机制论文

论文为无监督的异常检测学习方法，使用一个具有更新方案的内存模块，其中内存中的项目记录正常数据的原型模式（prototypicalpatternsofnormaldata）。
FakeOccupational·2021-10-13 10:14

异常点/离群点检测算法——LOF解析

异常检测也是数据挖掘的一个方向，用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域。异常检测方法，针对不同的数据形式，有不同的实现方法。
·2021-10-12 15:52

10分钟掌握异常检测

异常检测(也称为离群点检测)是检测异常实例的任务，异常实例与常规实例非常不同。这些实例称为异常或离群值，而正常实例称为内部值。
deephub·2021-10-05 10:49

⭐openGauss数据库源码解析系列文章—— AI查询时间预测⭐

上一篇介绍了“8.5指标采集、预测与异常检测”的相关内容，本篇我们介绍“8.6AI查询时间预测”的相关精彩内容介绍。
Gauss松鼠会·2021-09-22 10:42

openGauss数据库源码解析系列文章—— AI技术之“指标采集、预测与异常检测”

上一篇介绍了“8.4智能索引推荐”的相关内容，本篇我们介绍“8.5指标采集、预测与异常检测”的相关精彩内容介绍。
Gauss松鼠会·2021-09-13 09:27

微信亿级用户异常检测框架的设计与实践

本文将带你一窥究竟，微信是怎么做异常检测框架的？
·2021-09-09 18:02

（阅读）Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey

论文地址摘要论文首先对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的概述。此外，还回顾了这些方法在不同应用领域中的应用，并评估了它们的有效性。
aiyouyou_·2021-09-08 23:38

手把手带你快速入门超越GAN的Normalizing Flow

密度估计、异常检测、文本总结、数据聚类、生物信息学、DNA建模等各方面的应用均需要完成这项任务。多年来，研究人员发明了
·2021-09-07 17:44

解读顶会ICDE’21论文：利用DAEMON算法解决多维时序异常检测问题

摘要：该论文针对多维时序数据的异常检测问题，提出了基于GAN和AutoEncoder的深度神经网络算法，并取得了当前StateoftheArt(SOTA)的检测效果。
·2021-09-07 11:48

论文解读CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization

本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值
赵小闹闹·2021-08-30 15:14

吴恩达机器学习作业（八）——异常检测和推荐系统

异常检测参考资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes先看数据：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfromscipy.ioimportloadmatimportmathdata
挂科难·2021-08-08 17:16

数据库自治服务DAS年度新版本：”数据库自动驾驶“进入规模化时代

简介：在今天的发布会上，针对用户的核心痛点，DAS新发布了8大核心自治功能，包括7x24小时异常检测、自动SQL限流、自动SQL优化、自动空间优化、自动弹性伸缩、智能调参、智能压测、实时审计等，为企业的
·2021-07-27 19:57

【论文分享】MAD-GAN ：基于生成对抗网络的时间序列数据多元异常检测

2019年ICANN文章MAD-GAN:MultivariateAnomalyDetectionforTimeSeriesDatawithGenerativeAdversarialNetworksDanLi1,DachengChen1,LeiShi1,BaihongJin2,JonathanGoh3,andSee-KiongNg1无监督学习这GAN网络的一次全新的尝试，无论是检测模块还是训练模块中
今天也是菜醒的一天·2021-07-23 14:10

【吴恩达机器学习】第九周—异常检测和推荐系统

31.jpg1.异常检测1.1问题的动机异常检测，Anomalydetection，常用于非监督学习，让我们用一个飞机引擎的异常检测例子来说明。
Sunflow007·2021-06-27 19:42

专业英语

一、下载数据中anomaly.n-count.反常（事物）；异常（现象）monitoring.监测值firstguess.
Melunaya·2021-06-25 07:14

利用Spark Analytics Zoo对基于LSTM的时间序列异常检测的探索

译文出处：https://software.intel.com/en-us/articles/lstm-based-time-series-anomaly-detection-using-analytics-zoo-for-apache-spark-and-bigdl
小白学步·2021-06-24 17:44

基于CUSUM算法的异常检测(Part 1)

基于CUSUM算法的异常检测(Part1)基于文章"TheCUSUMAlgorithm-asmallreviewPoerreGranjon"的代码复现（待完善）Algorithm4代码//Anhighlightedblockimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
千律·2021-06-22 06:30

Community Detection，Graph Embedding， Anomaly Detection in Graphs知识图谱

CommunityDetection.pngGraphEmbedding.pngAnomalyDetectioninGraphs.pngGraph(Network).png
圈圈_Master·2021-06-21 02:24

AIRCRAFT FUSELAGE DEFECT DETECTION USING DEEP NEURAL NETWORKS

飞机异常检测aircraftfuselage飞机机身Aircraftinspectionandmaintenance飞机检查和维护ABSTRACTToensureflightsafetyofaircraftstructures
Woooooooooooooo·2021-06-19 16:16

视频智能安防技术在铁路西安北站的应用研究

摘要：本文梳理了轨道交通行业现状及管理部门的需求，分析了现有视频分析技术在轨道交通应用的可行性，介绍了区域密度检测、电梯异常检测、越线检测、物品移走检测、徘徊检测、脱岗检测、人脸识别这七项视频分析技术，
阳春柏樰·2021-06-12 11:48

[翻译]处理样本不均衡的8个方法

数据类别样本本不均衡是机器学习中非常常见的一个问题，最常见的例子可能莫过于异常检测了。在异常检测中绝大部分样本都是正常类型的，只有极少部分属于异常。此外，当我们数据中某一类别（这里及后面都以二分
井底蛙蛙呱呱呱·2021-06-07 23:58

吴恩达机器学习——异常检测

本章内容：·15.1问题的动机·15.2高斯分布·15.3算法·15.4开发和评价一个异常检测系统·15.5异常检测与监督学习对比·15.6选择特征·15.7多元高斯分布（选修）·15.8使用多元高斯分布进行异常检测
SCY_e62e·2021-06-07 20:49

赚客小双软件库：QQ各类疑难杂症申诉解封链接合集

QQ封永久申诉：https://kf.qq.com/touch/bill/170318selfqaf6086596.htmlQQ空间异常检测：http://kf.qq.com/touch/qzone/qzone_status.htmlQQ
捏你小肥脸·2021-06-05 22:17

机器学习入门笔记——异常检测

halfrost·GitHubSource:https://github.com/halfrost/Halfrost-Field/blob/master/contents/Machine_Learning/Anomaly_Detection.ipynb
一缕殇流化隐半边冰霜·2021-06-05 21:30

pytorch 梯度NAN异常值的解决方案

异常值gradient为nan可能原因：1、梯度爆炸2、学习率太大3、数据本身有问题4、backward时，某些方法造成0在分母上，如：使用方法sqrt()定位造成nan的代码：importtorch#异常检测开启
·2021-06-05 18:36

Anomaly Detection Twitter

StatisticalLearningBasedAnomalyDetection@TwitterStreamprocessingandanomalydetection@twitterTwitterReleasesAnomalyDetectionToolTwitterOpenSourcesRProgrammingAnomalyTwitter'sAnomalyDetectionPackage|Prob
hzyido·2021-06-04 06:19

带你读论文丨异常检测算法及发展趋势分析

摘要：本文根据对现有基于深度学习的异常检测算法的调研，介绍现有的深度异常检测算法，并对深度异常检测算法的未来发展趋势进行大致的预测。
华为云·2021-05-31 11:20

数据挖掘（异常检测）——集成方法

DataWhale组队学习2021.05组队学习系列笔记五异常检测（集成方法）孤立森林思想：用一个随机超平面来切割数据空间，切一次生成两个子空间，然后不断用随机超平面来切割，直至每个子空间只有一个数据点为止
EL33·2021-05-23 22:55

吴恩达机器学习-10-异常检测

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-10-异常检测“黑中有白，白中有黑，没有绝对的白，也没有绝对的黑，黑可衬白，白可映黑。
尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:28

Arxiv网络科学论文摘要11篇(2019-12-09)

利用辅助判别任务的迁移学习进行无监督异常检测;美国西部输电网针对连锁故障的基于弹性的优化;社会网络上重叠社区的自我证伪的分级检测;适应天气：气候变化下的电网基础设施规划;来自社区倡导者和行动者的用于技术审计的算法权益工具包
ComplexLY·2021-05-20 19:11

基于线性模型的异常检测

一、概述真实数据集的不同维度之间具有高度的相关性。这是因为不同的属性通常由相同的底层流程以密切相关的方式生成。在经典统计文献中，这被称为回归建模。一些形式的相关分析试图从其他方面预测个体属性值，而另一种形式则以潜在变量的形式总结整个数据。后者的一个例子是主成分分析方法。这两种建模形式在离群值分析的不同场景中都非常有用。线性模型的主要假设是数据被嵌入到一个低维子空间中，在线性方法中，目标是找到低维子
热爱数学的小菜鸡·2021-05-17 23:40

【笔记】Streaming Anomaly Detection Using Randomized Matrix Sketching

StreamingAnomalyDetectionUsingRandomizedMatrixSketching【流数据论文(两篇):无监督特征选择/基于随机matrixsketching算法的异常检测】
hzyido·2021-05-16 04:50

基于统计学方法的异常检测

一、概述在异常值检测中，统计建模的一种流行形式是检测极端单变量值。在这种情况下，需要确定单变量分布尾部的数据值，以及相应的统计显著水平。这似乎是一种相当有限制的情况，因为大多数多维异常值并不对应于数据值的极端值。相反，异常值通常由数据值之间的相对位置定义。虽然极端单变量值对应的是一种非常特殊的离群值，但除了单变量情况外，它们还有许多应用。这是因为几乎所有的离群点检测算法都执行某种数值评分，以测量数
热爱数学的小菜鸡·2021-05-14 23:04
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