論文の概要: Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02642v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 10:33:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:19:16.700089
• Title: Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy
• Title（参考訳）: Anomaly Transformer:Associated Discrepancyによる時系列異常検出
• Authors: Jiehui Xu, Haixu Wu, Jianmin Wang, Mingsheng Long
• Abstract要約: Anomaly Transformerは、6つの教師なし時系列異常検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 Anomaly Transformerは、6つの教師なし時系列異常検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.86835407617778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unsupervisedly detecting anomaly points in time series is challenging, which requires the model to learn informative representations and derive a distinguishable criterion. Prior methods mainly detect anomalies based on the recurrent network representation of each time point. However, the point-wise representation is less informative for complex temporal patterns and can be dominated by normal patterns, making rare anomalies less distinguishable. We find that in each time series, each time point can also be described by its associations with all time points, presenting as a point-wise distribution that is more expressive for temporal modeling. We further observe that due to the rarity of anomalies, it is harder for anomalies to build strong associations with the whole series and their associations shall mainly concentrate on the adjacent time points. This observation implies an inherently distinguishable criterion between normal and abnormal points, which we highlight as the \emph{Association Discrepancy}. Technically we propose the \emph{Anomaly Transformer} with an \emph{Anomaly-Attention} mechanism to compute the association discrepancy. A minimax strategy is devised to amplify the normal-abnormal distinguishability of the association discrepancy. Anomaly Transformer achieves state-of-the-art performance on six unsupervised time series anomaly detection benchmarks for three applications: service monitoring, space \& earth exploration, and water treatment.
• Abstract（参考訳）: 時系列における異常点の教師なし検出は困難であり、情報表現を学習し、区別可能な基準を導出する必要がある。 先行手法は主に各時点の繰り返しネットワーク表現に基づいて異常を検出する。 しかし、ポイントワイズ表現は複雑な時間的パターンに対しては情報が少なく、通常のパターンに支配され、稀な異常を区別しにくくする。 各時系列において、各時間点を全ての時間点と関連付けて記述することができ、時間的モデリングにより表現力のある点的分布として表すことができる。 さらに, 異常の希少性のため, 系列全体と強い関連性を構築することは困難であり, 関連性は主に隣接点に集中していることが観察された。 この観察は、通常の点と異常点の間に本質的に区別可能な基準を示しており、これは \emph{Association Discrepancy} として強調する。 技術的には,関係の一致を計算するために,emph{Anomaly-Attention} 機構を備えた \emph{Anomaly-Transformer} を提案する。 相関不一致の正常-異常識別性を増幅するミニマックス戦略を考案した。 Anomaly Transformerは、サービス監視、スペース・アンド・アース探査、水処理の6つの非教師なし時系列異常検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。

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