深度學習時間序列異常檢測算法有哪些？

發(fā)布時間：2022-04-01 16:17:27 作者：學術(shù)小編 來源：m.derer.cn

基于深度學習的時間序列異常檢測算法，主要可以分為以下這么幾種 a) 針對正常數(shù)據(jù)進行訓練建模，然后通過高重構(gòu)誤差來識別異常點，即 生成式（Generative） 的算法，往往是無監(jiān)督的，如自編碼器（Auto Encoder）類 或者回聲狀態(tài)網(wǎng)絡（Echo State Networks）。 b) 對數(shù)據(jù)的概率分布進行建模，然后根據(jù)樣本點與極低概率的關(guān)聯(lián)性來識別異常點，如DAGMM [1] 。

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