論文の概要: Statistics and Deep Learning-based Hybrid Model for Interpretable Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12720v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 14:17:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 19:00:52.753016
• Title: Statistics and Deep Learning-based Hybrid Model for Interpretable Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 解釈可能な異常検出のための統計とディープラーニングに基づくハイブリッドモデル
• Authors: Thabang Mathonsi and Terence L van Zyl
• Abstract要約: ハイブリッド手法は、予測タスクと予測タスクの両方において、純粋統計的および純粋深層学習法より優れていることが示されている。 MES-LSTMは、これらの課題を克服する解釈可能な異常検出モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Hybrid methods have been shown to outperform pure statistical and pure deep learning methods at both forecasting tasks, and at quantifying the uncertainty associated with those forecasts (prediction intervals). One example is Multivariate Exponential Smoothing Long Short-Term Memory (MES-LSTM), a hybrid between a multivariate statistical forecasting model and a Recurrent Neural Network variant, Long Short-Term Memory. It has also been shown that a model that ($i$) produces accurate forecasts and ($ii$) is able to quantify the associated predictive uncertainty satisfactorily, can be successfully adapted to a model suitable for anomaly detection tasks. With the increasing ubiquity of multivariate data and new application domains, there have been numerous anomaly detection methods proposed in recent years. The proposed methods have largely focused on deep learning techniques, which are prone to suffer from challenges such as ($i$) large sets of parameters that may be computationally intensive to tune, $(ii)$ returning too many false positives rendering the techniques impractical for use, $(iii)$ requiring labeled datasets for training which are often not prevalent in real life, and ($iv$) understanding of the root causes of anomaly occurrences inhibited by the predominantly black-box nature of deep learning methods. In this article, an extension of MES-LSTM is presented, an interpretable anomaly detection model that overcomes these challenges. With a focus on renewable energy generation as an application domain, the proposed approach is benchmarked against the state-of-the-art. The findings are that MES-LSTM anomaly detector is at least competitive to the benchmarks at anomaly detection tasks, and less prone to learning from spurious effects than the benchmarks, thus making it more reliable at root cause discovery and explanation.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド手法は、予測タスクと予測タスクの両方において純粋統計的および純粋深層学習法を上回り、それらの予測(予測間隔)に関連する不確実性を定量化することが示されている。 例として、多変量統計予測モデルとリカレントニューラルネットワークの変種であるLong Short-Term MemoryのハイブリッドであるMultivarate Exponential Smoothing Long Short-Term Memory (MES-LSTM)がある。 また、(i$)が正確な予測を生成し、(ii$)が関連する予測の不確かさを十分に定量化できるモデルが、異常検出タスクに適したモデルにうまく適応できることも示されている。 多変量データと新しいアプリケーションドメインのユビキタス化に伴い、近年、多くの異常検出手法が提案されている。 提案手法は主に深層学習技術に重点を置いており, チューンに計算集約的なパラメータセット (i$) のような課題に悩まされる傾向にある。 (ii)$ 使われないテクニックをレンダリングする偽陽性が多すぎる、$ (三)実生活においてあまり普及しない訓練のためにラベル付きデータセットを必要とすること、(四)深層学習法において主にブラックボックスの性質によって阻害される異常発生の根本原因を理解すること。 本稿では,これらの課題を克服する解釈可能な異常検出モデルであるMES-LSTMの拡張について述べる。 アプリケーション領域としての再生可能エネルギー生成に焦点を当て、提案手法は最先端技術に対してベンチマークされる。 以上の結果から,mes-lstm異常検出装置は,異常検出タスクのベンチマークと少なくとも競合しており,スプリアス効果から学ぶことが少なく,根本原因の発見や説明に信頼性が高いことが示唆された。

関連論文リスト

• Meta-learning and Data Augmentation for Stress Testing Forecasting Models [0.33554367023486936]
  モデルがストレスにさらされていると考えられるのは、高次のエラーや不確実性の増加など、ネガティブな振る舞いを示す場合である。 本稿では,MAST(Meta-learning and data Augmentation for Stress Testing)と呼ばれる新しいフレームワークに貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T17:59:33Z)
• Graph Spatiotemporal Process for Multivariate Time Series Anomaly Detection with Missing Values [67.76168547245237]
  本稿では,グラフ時間過程と異常スコアラを用いて異常を検出するGST-Proという新しいフレームワークを提案する。 実験結果から,GST-Pro法は時系列データ中の異常を効果的に検出し,最先端の手法より優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T10:10:16Z)
• Deep Ensembles Meets Quantile Regression: Uncertainty-aware Imputation for Time Series [49.992908221544624]
  時系列データは、しばしば多くの欠落した値を示し、これは時系列計算タスクである。 従来の深層学習法は時系列計算に有効であることが示されている。 本研究では,不確実性のある高精度な計算を行う非生成時系列計算法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T05:52:30Z)
• Convergence of uncertainty estimates in Ensemble and Bayesian sparse model discovery [4.446017969073817]
  ブートストラップに基づく逐次しきい値最小二乗推定器による雑音に対する精度と頑健性の観点から経験的成功を示す。 このブートストラップに基づくアンサンブル手法は,誤差率の指数収束率で,確率的に正しい可変選択を行うことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T04:07:59Z)
• Probabilistic AutoRegressive Neural Networks for Accurate Long-range Forecasting [6.295157260756792]
  確率的自己回帰ニューラルネットワーク(PARNN)について紹介する。 PARNNは、非定常性、非線形性、非調和性、長距離依存、カオスパターンを示す複雑な時系列データを扱うことができる。 本研究では,Transformers,NBeats,DeepARなどの標準統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルに対して,PARNNの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T17:57:36Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• A Statistics and Deep Learning Hybrid Method for Multivariate Time Series Forecasting and Mortality Modeling [0.0]
  Exponential Smoothing Recurrent Neural Network (ES-RNN)は、統計予測モデルとリカレントニューラルネットワークのハイブリッドである。 ES-RNNはMakridakis-4 Forecasting Competitionで絶対誤差を9.4%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T04:44:19Z)
• Multivariate Anomaly Detection based on Prediction Intervals Constructed using Deep Learning [0.0]
  提案手法は,よく確立された統計モデルに対するものである。 我々は3つのディープラーニングアーキテクチャ、すなわちカスケードニューラルネットワーク、貯水池コンピューティング、長期記憶のリカレントニューラルネットワークに焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T12:34:31Z)
• Explainable Deep Few-shot Anomaly Detection with Deviation Networks [123.46611927225963]
  本稿では,弱い教師付き異常検出フレームワークを導入し,検出モデルを訓練する。 提案手法は,ラベル付き異常と事前確率を活用することにより,識別正規性を学習する。 我々のモデルはサンプル効率が高く頑健であり、クローズドセットとオープンセットの両方の設定において最先端の競合手法よりもはるかに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T14:33:17Z)
• TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks [73.01104041298031]
  TadGANは、GAN(Generative Adversarial Networks)上に構築された教師なしの異常検出手法である。 時系列の時間相関を捉えるために,ジェネレータと批評家のベースモデルとしてLSTMリカレントニューラルネットワークを用いる。 提案手法の性能と一般化性を示すため,いくつかの異常スコアリング手法を検証し,最も適した手法を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T15:52:04Z)
• Ambiguity in Sequential Data: Predicting Uncertain Futures with Recurrent Models [110.82452096672182]
  逐次データによる曖昧な予測を扱うために,Multiple hypothesis Prediction(MHP)モデルの拡張を提案する。 また、不確実性を考慮するのに適した曖昧な問題に対する新しい尺度も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T09:15:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。