Anomaly 第8页

GAN异常检测论文笔记(一)《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

0Abstract:通过使用一个联合学习高维图像空间的生成和潜伏空间的推理的生成对抗性网络，引入了这种新型的异常检测模型。在生成器网络中采用编码器-解码器-编码器子网络，使模型能够将输入图像映射为低维向量，然后用于重建生成的输出图像。额外的编码器网络的使用将这个生成器生成的图像映射到它的潜在表示。在训练期间，最小化这些图像和潜伏向量之间的距离，有助于学习正态样本的数据分布。因此，在推理时，从这个学

weixin_40506067·2020-07-08 19:48

GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training-1-论文学习

通过对抗训练实现半监督的异常检测Abstract异常检测在计算机视觉中是一个经典的问题，即从异常中确定正常，但是由于其他类（即异常类）的样本数量不足，所以数据集主要基于一个类（即正常类）。虽然该问题能够当成一个监督学习问题来处理，一个更有挑战性的问题是检测未知/不可见的异常情况，这将我们带入一个单类、半监督学习范式的空间。提出了一种新的异常检测模型，利用条件生成对抗网络，联合学习高维图像空间的生成

weixin_30905133·2020-07-08 15:11

DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY 笔记

DEEPLEARNINGFORANOMALYDETECTION:ASURVEY笔记学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！瞎BB以及不错的链接还不散，那就看文章吧，反正我也是google翻译的~1.Introduction2,3.何为异常和新颖4.动机和挑战5,6,7略（嗯，博主就是这么敷衍...）8.DAD的不同方面8.1数据性质8.2基于标记信息8.2.1Superviseddeepanomalyd

lytxiaohou·2020-07-07 15:51

数据挖掘：理论与算法（2019秋第二章）

第一节outlier：离群点；Anomaly：异常点Realdataarenotoriouslydirty!

Yunhui Zeng·2020-07-06 20:30

[CVPR 2018论文笔记] 真实监控场景中的异常事件检测

这个任务有许多的难点，比如异常事件发生的频率很低，导致数据的收集和标注比较困难；异常事件的稀少导致训练中的正样本远少于负样本；在监控场景中，不管是通常（normaly）还是异常（anomaly）事

Will-Lin·2020-07-06 08:12

异常检测——Anomaly Detection

目录1.问题来源2.应用3.分类3.1method1：WithClassifier3.2method2：Gaussiandistribution3.2.1问题阐述实现代码3.3method3:Auto-Encoder3.4method4:PCA3.5method5：IsolationForest3.6GANanomalydetection4.异常侦测系统（模型）的评价指标自己定义AUC5.遇到检测

我会嘤嘤嘤·2020-07-06 04:43

Anomaly Detection_Resources

27871973/article/details/85284757[2].Awesomeanomalydetection,inGithubhttps://github.com/hoya012/awesome-anomaly-detection

Bright Light·2020-07-06 03:17

机器学习学习笔记（十三）—— 异常检测(Anomaly detection)

异常检测：为特征x定义一个概率模型P(特征落在正常x范围的概率)，如果P(x)<=就认为是异常的。高斯/正太分布(Gaussian/Normaldistribution):Say.ifxisadistributedgaussianwithmean,variance.,x服从高斯分布.如下图，决定了轴线位置，决定钟形曲线的宽度:特性：不管和怎么变化，钟形曲线下面的面积始终是1.,异常检测算法(Ano

lancetop-stardrms·2020-07-06 03:30

吴恩达机器学习中文版笔记：异常检测（Anomaly Detection）

在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomalydetection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。问题的动机参考文档:15-1-ProblemMotivation(8min).mkv在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomalydetection)问题。这是机

weixin_34224941·2020-07-06 00:38

异常检测(Anomaly Detection)

问题的动机什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。这样一来，你就有了一个数据集，从x(1)到x(m)，如果你生产了m个引擎的话，你将这些数据绘制成图表，看起来就是这个样子：这里的每个点、每个

Neeas·2020-07-05 10:34

入门机器学习(十八)--异常检测(Anomaly Detection)

异常检测（AnomalyDetection）1.问题动机(ProblemMotivation)2.高斯分布(GaussianDistribution)3.算法(Algorithm)4.开发和评价一个异常检测系统(DevelopingandEvaluatinganAnomalyDetectionSystem)5.异常检测与监督学习对比(AnomalyDetectionvs.SupervisedLea

爱吃骨头的猫、·2020-07-05 09:55

Project SAAAD: Scalable Adaptive Auto-encoded Anomaly Detection

ProjectSAAAD:ScalableAdaptiveAuto-encodedAnomalyDetection可扩展的自适应自动编码异常检测ProjectSAAADaimstoexploretheuseofautoencodersforanomalydetectioninvarious‘big-data’problems.Specifically,theseproblemshavethefol

易晴天·2020-07-05 07:44

Anomaly Detection-异常检测算法（Coursera-Ng-ML课程）

写作本博文只为学习与分享知识。所以如果本系列教程对你有帮助，麻烦不吝在github的项目上点个star吧！非常感谢！现实生活中有许多需要提前预防一些异常问题出现的情况，例如在飞机起飞前，对飞机各部分进行评估，看发动机等各个零件是否性能正常，若有潜在的问题（可能出现异常情况），则需要及时检修或更换。那么我们如何去评估异常是否存在呢？利用联合概率分布~文章目录联合概率分布正态分布异常检测模型训练模型评

蓝色枫魂·2020-07-05 04:28

李宏毅深度学习笔记（十）Anomaly Detection（异常检测）

什么是异常检测简单来说异常检测就是在一大堆数据中将正常的数据和异常的数据分开，把异常数据检测出来。具体方法就是通过训练集训练出一个可以用来做分类的函数。在进行异常检测的时候所提供的训练集有下面几种类型：1、训练集里面的样本都有标记，如果在测试集里根据分类函数分出来的某个样本不属于训练集里的任何一个类别则判定该样本为未知；2、训练集里所有样本均为正常样本；3、训练集里存在少许异常样本，但大多数均为正

comli_cn·2020-07-04 13:13

Anomaly Detection

异常侦测asetoftrainingdatax1,x2,⋯,xN找到一个functiondetectingx是否是异常的数据Applications应用•FraudDetection银行盗刷检测•Trainingdata:正常刷卡行為,x:盜刷?•Ref:https://www.kaggle.com/ntnu-testimon/paysim1/home•Ref:https://www.kaggle

Assassintt·2020-07-04 04:56

Anomaly detection(异常检测：用于无监督学习)

Gaussiandistribution(高斯分布)高斯分布又称正态分布；正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。对一元高斯函数或多元高斯函数求积分，结果为1。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态

qinjunu·2020-07-04 01:17

Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery

用生成式对抗网络进行无监督异常监测GAN主要思想：以子之矛攻子之盾两个模型，一个生成式模型G，一个判别式模型D，G生成假样本，D判别输入样本是真还是假，二者进行对抗，也就是G要生成样本使得D分辨不出来其是真是假，而如果有样本是属于G生成的假样本，D要有足够能力判别出来，结果可以使得G生成的样本越来越接近真实样本，而D这个判别器的性能也达到了最优。利用GAN进行异常检测的思想和GAN算法有些不同：同

吃肉肉·2020-07-02 17:32

Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos解读与实现

解读：（1）文章思想：此文是在弱监督下训练的，具体而言，就是在一段视频中，只关心是否有异常事件的存在，而不关心具体的异常类型以及异常发生在哪些帧内。基于此，文章的主要实现过程为：首先，使用C3D提取视频特征，文章以32帧为一个bag进行处理。C3D提取视频时空特征是由Facebook团队提出来的。此文章使用公开的C3D预训练模型提取视频特征，然后将提取好的特征拿出来，送到三层全连接层中，计算异常得

咆哮的大叔·2020-07-02 05:10

深度学习论文笔记（异常检测）——f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks

文章目录声明主要工作算法介绍阶段一：训练WGAN阶段二：训练Encoder训练方式一：iziiziizi训练方式二：zizzizziz训练方式三：izifizi_fizif异常检测实验声明出于好奇，本人只是阅读过该篇文章，并没有将该论文应用于实际生活，故不能在实践上给予各位一些建议，万分抱歉！如果诸位在看我写过的文章时发现了错误，请务必告诉本人，不胜感激！主要工作提出了一种Encoder，可以快速

菜到怀疑人生·2020-07-01 22:46

机器学习笔记035 | 异常检测(Anomaly detection)介绍

1异常检测对于一些已有的数据，我们希望通过对数据的区分，从中找出一些异常的情况。这样做的目的是什么呢？例如对于飞机来说，我们可能需要迅速定位可能出现异常的引擎；例如对于用户账号来说，我们可能需要发现账号是否被盗；例如对于电商来说，我们可能需要识别刷单的行为。从已有数据中找到异常的数据，在日常生活中应用非常广泛。还记得之前看到一篇文章，教育贷款客户的人际网络做成关系图，正常客户和骗贷客户是有着明显差

止一之路·2020-07-01 17:46

（十）Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoder

内含动画的PPT已经上传，可以在我上传的资源里看到，可免费下载论文信息：2018IEEEVAE+Attention+无监督+异常检测+时间序列本篇论文需要具备一定的VAE了解及相关的数学知识我在阅读该论文过程中参考的一些学习网址：(1)https://zhuanlan.zhihu.com/p/64485020(2)https://zhuanlan.zhihu.com/p/83865427(3)ht

是肉球哇·2020-07-01 14:05

异常检测（Anomaly detection）方法小结

异常检测技术被广泛应用到各个应用领域之中，包括疾病检测、金融欺诈检测、网络入侵检测等。在智能运维领域，异常检测处理的数据类型主要是时间序列数据（KPI序列）和文本数据（日志），处理方法主要有基于规则处理、基于统计学处理和基于机器学习处理，在机器学习处理方法中，根据数据的标签情况，又分为有监督、半监督和无监督三种情况。异常数据主要包括三类：异常点、背景异常、群体异常。异常点是最常见的一种。背景异

SoyCoder·2020-07-01 13:20

论文解读-Multi-scale Anomaly Detection on Attributed Networks

原文：Gutiérrez-Gómez,Leonardo,BovetA,DelvenneJC.Multi-scaleAnomalyDetectiononAttributedNetworks[J].2019.摘要当前属性网络在很多领域中得到广泛应用，尤其是社交网络和金融领域，属性网络的边表示实体之间的关系，而实体则由属性网络中的不同节点属性来表示。而异常检测对于发现诸如信用卡欺诈、网络垃圾邮件和网络入

进阶白帽子·2020-06-30 02:45

数据挖掘和机器学习在网络安全入侵检测中的研究

IDS的三种方法：1.misued-based2.anomaly-based3.hybridMajorstepsinMLandDMKDD:KnowledgeDiscover

小吉一路小跑·2020-06-28 21:27

基于机器学习的日志分析，Logz.io瞄准ELK服务

数据在规模上的增长也导致了基于阈值的报警不再适用，这也引发了异常检测系统的异军突起，这些系统包括Anomaly.io、Datadog和SumoLogic，

高效开发运维·2020-06-28 19:14

Anomaly Detection for Business Metrics with R

Thelargerandmorecomplexthebusinessthemoremetricsanddimensions.Onedayyouunderstandthatitisimpossibletotrackthemwithonlyyoureyes.Thelargerandmorecomplexthebusinessthemoremetricsanddimensions.Onedayyouun

rokia_xmu·2020-06-27 08:13

异常检测（anomaly detection）

异常检测（anomalydetection）关于异常检测（anomalydetection）本文主要介绍一下几个方面：异常检测定义及应用领域常见的异常检测算法高斯分布（正态分布）异常检测算法评估异常检测算法异常检测VS监督学习如何设计选择features多元高斯分布多元高斯分布在异常检测上的应用一、异常检测定义及应用领域先来看什么是异常检测？所谓异常检测就是发现与大部分对象不同的对象，其实就是发现

天泽28·2020-06-27 03:33

coursera Machine Learning 第九周测验quiz1答案解析 Anomaly Detection

新的一年祝大家身体健康，工作顺利，家庭幸福。1.选择：AB解析：异常值检测分析数据将明显区别于正常值的数据挑选出来，AB符合，CD是分类2.选择：A解析：如果有太多的异常说明大部分正常的也小于sigma，所以要减小sigma使得正常值大于它，故选择A3选择D解析：x1和x2都大于0小于1，而且正常时两者大体相等，有异常情况是大x1小x2，那就是做除才能显示出来，故选择D4.选择AB解析：如果有比较

小白一只an·2020-06-26 12:41

异常检测论文翻译——A Deep Learning Approach for Unsupervised Anomaly Detection in Time Series

目录摘要1.介绍2.异常检测方法综述3.用于比较的state-of-art方法4.DeepAnT:时间序列中的异常检测方法A.时间序列预测器1）框架总结2）损失函数B.异常检测5.实验设置6.结论总结与思考原文链接：DeepAnT----ADeepLearningApproachforUnsupervisedAnomalyDetectioninTimeSeries摘要传统的基于距离与维度的异常检测

Show Me The Money·2020-06-25 13:48

吴恩达机器学习笔记（九） —— 异常检测(Anomaly detection)

主要内容：一.模型介绍二.算法过程三.算法性能评估及ε(threshold)的选择四.AnomalydetectionvsSupervisedlearning五.MultivariateGaussian一.模型介绍如何检测一个成品是否异常？假设红交叉表示正常的样本点，如果抽取到的成品其位于正常样本点的范围之内，则可认为其正常；如果成品的位置远离正常样本点，则可认为其出现异常。为了更加明确“正常样本

alince20008·2020-06-22 13:33

基于网络流量进行异常检测

传统的入侵检测方法分为两种：基于误用检测（misused-based）方法和基于异常检测（anomaly-based）方法。前者需要攻击样本，通过描述每一种攻击的特殊模式来检测。

Z_man·2020-06-22 09:31

关于《Detection of Adversarial Training Examples in Poisoning Attacks through Anomaly Detection》的阅读分享

DetectionofAdversarialTrainingExamplesinPoisoningAttacksthroughAnomalyDetection——阅读笔记小组成员：岑鹏，吴易佳，秦红梅2020.4.151.背景机器学习在我们的生活中有许多应用，包括计算机视觉，网络入侵检测等。但是通过这些模型容易受到攻击。攻击者可以在训练数据中投放恶意样本来破坏学习过程。最近研究表明，通过最优攻击

吴易佳·2020-04-20 16:00

deep learning 与 anomaly detection

2014Areviewofunsupervisedfeaturelearninganddeeplearningfortime-seriesmodelingComparingrawdataandfeatureextractionforseizuredetectionwithdeeplearningmethodsModelingtime-serieswithdeepnetworksAnomalyDet

hzyido·2020-04-07 20:27

2-1 异常检测（Anomaly detection）方法小结

异常检测技术被广泛应用到各个应用领域之中，包括疾病检测、金融欺诈检测、网络入侵检测等。在智能运维领域，异常检测处理的数据类型主要是时间序列数据（KPI序列）和文本数据（日志），处理方法主要有基于规则处理、基于统计学处理和基于机器学习处理，在机器学习处理方法中，根据数据的标签情况，又分为有监督、半监督和无监督三种情况。异常数据主要包括三类：异常点、背景异常、群体异常。异常点是最常见的一种。背

Siberia_·2020-03-29 00:33

深度学习的REST API

参考文献[1]containerized-ai-for-anomaly-de

VChao·2020-03-27 22:43

《软件测试》Ron Patton摘选——01背景

—defect偏差—variance故障—fault失败—failure问题—problem矛盾—inconsistency错误—error特殊—feature事件—incident缺陷—bug异常—anomaly

师文倩·2020-03-25 06:21

异常检测(Anomaly Detection)

1.问题的动机异常检测(Anomalydetection)问题是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，

带刺的小花_ea97·2020-03-17 09:09

Introducing practical and robust anomaly detection in a time series

【时间序列】【异常检测】【Twitter】【官网】【交流论坛】IntroducingpracticalandrobustanomalydetectioninatimeseriesTuesday,January6,2015|ByArunKejariwal(@arun_kejariwal),SoftwareEngineer[16:49UTC]TweetBothlastyearandthisyear,w

hzyido·2020-03-06 20:31

吴恩达机器学习中文版笔记：异常检测（Anomaly Detection）

image大数据文摘经授权转载作者****：黄海广在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomalydetection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。问题的动机参考文档:15-1-ProblemMotivation(8min).mkv在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检

大数据文摘·2020-03-05 09:34

2019-04-04 论文笔记—LSTM-based Anomaly Detection on Big Data for Smart Factory Monitoring

论文笔记—LSTM-basedAnomalyDetectiononBigDataforSmartFactoryMonitoring基于lstm的智能工厂监控大数据异常检测本文提出了一种基于大数据的机器学习方法来分析时间序列数据，用于工业复杂系统的异常检测。长短时记忆(LSTM)网络已被证明是RNN的改进版本，并已成为许多任务的有效辅助。基于LSTM的模型学习了更高层次的时间特征和时间模式，然后利用

dsemlina·2020-02-13 05:20

PP: Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic Recurrent Neural Network

PROBLEM:anomalydetectioninput:multivariatetimeseriestoRNN------>capturethenormalpatterns----->reconstructinputdatabytherepresentations------>usethereconstructionprobabilitiestodetermineanomalies.INTRO

keeps_you_warm·2020-01-30 00:00

Twitter Anomaly Detection Tool For Human (Or Spam) Data Behavior Analysis

【时间序列】【异常检测】【Twitter】TwitterAnomalyDetectionToolTwitterhascalleduponthesoftwareapplicationdevelopercommunitytohelpintheglobalfightagainsthackingandspammers.ThecompanyhasreleaseditsAnomalyDetectionsoft

hzyido·2019-12-23 01:28

【拓扑异常检测】Topological Anomaly Detection

TopologicalAnomalyDetectionPostedonAugust4,2014byshaggorama(tl;dr:https://github.com/dmarx/Topological-Anomaly-Detection

hzyido·2019-12-13 14:16

Python箱型图处理离群点的例子

首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）：离群点：异常值：个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念，当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分，不如：姚明站在我们中间的时候

ZenjaminFranklin·2019-12-09 14:27

MINI文案 , 好久不见

8月份，MINI联手Anomaly发起了「停车场再创想」项目，让单调灰暗的停车场变成了温暖有趣的地下灵感空间。

广告门·2019-12-08 00:00

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去旧法租界的anomaly肉身探店 | 广告门公开课

Anomaly是这片区域中很难定义的一家广告公司，怀着对创业精神的热情和灵活广泛的专业技能，它们在洛杉矶、纽约、多伦多、伦敦、阿姆斯特丹、柏林和上海陆续开设了七家办公室。

广告门·2019-11-20 00:00

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Anomaly是这片区域中很难定义的一家广告公司，怀着对创业精神的热情和灵活广泛的专业技能，它们在洛杉矶、纽约、多伦多、伦敦、阿姆斯特丹、柏林和上海陆续开设了七家办公室。

广告门·2019-11-20 00:00

走，嗑劳森糖充电去

或者用鱼唇的人类的语言表述就是，中科院图书馆）举办了Anomaly充电活动，有130多位北京和其他地区的特工参加了此次

nekoooo·2019-11-06 13:09

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