【摘 要】
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高维数据的无监督异常检测是机器学习的重要挑战之一。虽然先前基于单一深度自动编码器和密度估计的方法已经取得了显著的进展,但是其仅通过一个深度自编码器来生成低维表示,
【机 构】
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交通物联网技术湖北省重点实验室,武汉理工大学计算机科学与技术学院,鹏城实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0704300)
论文部分内容阅读
高维数据的无监督异常检测是机器学习的重要挑战之一。虽然先前基于单一深度自动编码器和密度估计的方法已经取得了显著的进展,但是其仅通过一个深度自编码器来生成低维表示,这表明没有足够的信息来执行后续的密度估计任务。为了解决上述问题,文中提出了一种混合自动编码器高斯混合模型(Mixed Auto-encoding Gaussian Mixture Model,MAGMM)。MAGMM使用混合自动编码器来代替单一深度自动编码器生成串联的低维表示,因此它可以保存来自输入样本的特定集群的关键信息。此外,其利用分配网络来
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