論文の概要: Deep Baseline Network for Time Series Modeling and Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04561v1
- Date: Sat, 10 Sep 2022 00:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 13:31:24.381837
- Title: Deep Baseline Network for Time Series Modeling and Anomaly Detection
- Title(参考訳): 時系列モデリングと異常検出のためのディープベースラインネットワーク
- Authors: Cheng Ge, Xi Chen, Ming Wang, Jin Wang
- Abstract要約: 我々は,時系列,すなわちDeep Baseline Network(DBLN)からベースラインを適切に抽出する新しいディープアーキテクチャを開発した。
このディープネットワークを利用することで、ベースラインの位置を容易に特定し、信頼性と解釈可能な異常検出結果を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.731630467897107
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning has seen increasing applications in time series in recent
years. For time series anomaly detection scenarios, such as in finance,
Internet of Things, data center operations, etc., time series usually show very
flexible baselines depending on various external factors. Anomalies unveil
themselves by lying far away from the baseline. However, the detection is not
always easy due to some challenges including baseline shifting, lacking of
labels, noise interference, real time detection in streaming data, result
interpretability, etc. In this paper, we develop a novel deep architecture to
properly extract the baseline from time series, namely Deep Baseline Network
(DBLN). By using this deep network, we can easily locate the baseline position
and then provide reliable and interpretable anomaly detection result. Empirical
evaluation on both synthetic and public real-world datasets shows that our
purely unsupervised algorithm achieves superior performance compared with
state-of-art methods and has good practical applications.
- Abstract(参考訳): 近年、ディープラーニングは時系列に応用が増えている。
金融、モノのインターネット、データセンターの運用など、時系列の異常検出シナリオでは、時系列は通常、さまざまな外部要因に応じて非常に柔軟なベースラインを表示する。
異常はベースラインから遠く離れて横たわって現れます。
しかしながら、ベースラインシフト、ラベルの欠如、ノイズ干渉、ストリーミングデータのリアルタイム検出、結果解釈可能性など、いくつかの課題により、検出は必ずしも容易ではない。
本稿では,時系列からベースラインを適切に抽出する新しい深層アーキテクチャ,すなわち深層ベースラインネットワーク(dbln)を開発した。
このディープネットワークを用いることで、ベースラインの位置を容易に特定し、信頼性と解釈可能な異常検出結果を提供することができる。
総合的および公的な実世界のデータセットにおける経験的評価から, 純粋に教師なしのアルゴリズムは, 最先端の手法に比べて優れた性能を達成でき, 実用的応用が可能であることが示された。
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