論文の概要: Memory Augmented Generative Adversarial Networks for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02669v1
• Date: Fri, 7 Feb 2020 08:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 03:52:05.249053
• Title: Memory Augmented Generative Adversarial Networks for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のためのメモリ拡張ジェネレータネットワーク
• Authors: Ziyi Yang, Teng Zhang, Iman Soltani Bozchalooi, Eric Darve
• Abstract要約: メモリAugmented Generative Adrial Networks (MEMGAN) は、エンコーディングと生成の両方のためにメモリモジュールと相互作用する。 我々のアルゴリズムは、ほとんどのテキストエンコードされた正規データは、メモリユニットの凸内にあるが、異常データは外部から分離されている。 MEMGANのデコードメモリユニットは、従来の方法よりも解釈可能であり、また、メモリメカニズムの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.341523221155708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a memory-augmented algorithm for anomaly detection. Classical anomaly detection algorithms focus on learning to model and generate normal data, but typically guarantees for detecting anomalous data are weak. The proposed Memory Augmented Generative Adversarial Networks (MEMGAN) interacts with a memory module for both the encoding and generation processes. Our algorithm is such that most of the \textit{encoded} normal data are inside the convex hull of the memory units, while the abnormal data are isolated outside. Such a remarkable property leads to good (resp.\ poor) reconstruction for normal (resp.\ abnormal) data and therefore provides a strong guarantee for anomaly detection. Decoded memory units in MEMGAN are more interpretable and disentangled than previous methods, which further demonstrates the effectiveness of the memory mechanism. Experimental results on twenty anomaly detection datasets of CIFAR-10 and MNIST show that MEMGAN demonstrates significant improvements over previous anomaly detection methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異常検出のためのメモリ提示アルゴリズムを提案する。 古典的異常検出アルゴリズムは、通常のデータをモデル化して生成する学習に重点を置いているが、通常、異常データを検出する保証は弱い。 提案した Memory Augmented Generative Adversarial Networks (MEMGAN) は、エンコーディングおよび生成プロセスの両方のためにメモリモジュールと相互作用する。 我々のアルゴリズムは、 \textit{encoded} 正規データのほとんどはメモリユニットの凸包内にあり、異常なデータは外部に分離されている。 このような顕著な性質は良い (resp) につながる。 正常例(resp。 異常)データであり、異常検出の強力な保証を提供する。 MEMGANのデコードメモリユニットは、従来の方法よりも解釈可能であり、また、メモリメカニズムの有効性を示す。 CIFAR-10とMNISTの異常検出データセット20件の実験結果から,MeMGANは過去の異常検出方法よりも大幅に改善されていることが示された。

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