論文の概要: Neural Contextual Anomaly Detection for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07702v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 04:33:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:48:34.817631
• Title: Neural Contextual Anomaly Detection for Time Series
• Title（参考訳）: 時系列のニューラルネットワークによる異常検出
• Authors: Chris U. Carmona, Fran\c{c}ois-Xavier Aubet, Valentin Flunkert, Jan Gasthaus
• Abstract要約: 本稿では,時系列における異常検出のためのフレームワークであるNeural Contextual Anomaly Detection (NCAD)を紹介する。 NCADは教師なし設定から教師なし設定までシームレスにスケールする。 我々は,提案手法が最先端の性能を得るための標準ベンチマークデータセットを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.523820334642732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Neural Contextual Anomaly Detection (NCAD), a framework for anomaly detection on time series that scales seamlessly from the unsupervised to supervised setting, and is applicable to both univariate and multivariate time series. This is achieved by effectively combining recent developments in representation learning for multivariate time series, with techniques for deep anomaly detection originally developed for computer vision that we tailor to the time series setting. Our window-based approach facilitates learning the boundary between normal and anomalous classes by injecting generic synthetic anomalies into the available data. Moreover, our method can effectively take advantage of all the available information, be it as domain knowledge, or as training labels in the semi-supervised setting. We demonstrate empirically on standard benchmark datasets that our approach obtains a state-of-the-art performance in these settings.
• Abstract（参考訳）: 我々は,教師なしから教師付き設定までシームレスにスケールする時系列の異常検出フレームワークであるNeural Contextual Anomaly Detection (NCAD)を導入し,一変量および多変量時系列の両方に適用する。 これは、多変量時系列の表現学習における最近の発展と、時系列設定に合わせたコンピュータビジョンのために開発された深部異常検出技術とを効果的に組み合わせることによって達成される。 ウィンドウベースのアプローチは、利用可能なデータに汎用的な合成異常を注入することにより、正規クラスと異常クラスの境界を学習しやすくする。 さらに,本手法は,ドメイン知識として,あるいはセミ教師付き環境でのトレーニングラベルとして,利用可能なすべての情報を効果的に活用することができる。 提案手法は,これらの環境での最先端性能を実証的に示す。

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