論文の概要: Anomaly Detection with SDAE
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04391v1
- Date: Thu, 9 Apr 2020 07:22:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-15 02:10:54.168239
- Title: Anomaly Detection with SDAE
- Title(参考訳): SDAEによる異常検出
- Authors: Benjamin Smith, Kevin Cant, Gloria Wang
- Abstract要約: A Simple, Deep, and Supervised Deep Autoencoder were trained and comparison for anomaly detection over the ASHRAE building energy data。
ディープ・オートエンコーダが最も優れているが、スーパービジョンド・ディープ・オートエンコーダは検出された全異常において他のモデルよりも優れている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9447568514391067
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection is a prominent data preprocessing step in learning
applications for correction and/or removal of faulty data. Automating this data
type with the use of autoencoders could increase the quality of the dataset by
isolating anomalies that were missed through manual or basic statistical
analysis. A Simple, Deep, and Supervised Deep Autoencoder were trained and
compared for anomaly detection over the ASHRAE building energy dataset. Given
the restricted parameters under which the models were trained, the Deep
Autoencoder perfoms the best, however, the Supervised Deep Autoencoder
outperforms the other models in total anomalies detected when considerations
for the test datasets are given.
- Abstract(参考訳): 異常検出は、異常データの修正および/または除去のための学習における顕著なデータ前処理ステップである。
このデータ型をオートエンコーダを使って自動化することは、手動または基本的な統計分析によって見逃された異常を分離することで、データセットの品質を高めることができる。
アシュレービルディングエネルギーデータセット上での異常検出のために、単純で深層で教師ありの深いオートエンコーダを訓練し、比較した。
モデルがトレーニングされた制限されたパラメータを考慮すれば、Deep Autoencoderは最善を尽くすが、Supervised Deep Autoencoderは、テストデータセットに対する考慮が与えられたときに検出された全異常において、他のモデルよりも優れる。
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