論文の概要: Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05244v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 22:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:28:40.530077
• Title: Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey
• Title（参考訳）: 時系列異常検出のためのディープラーニング:調査
• Authors: Zahra Zamanzadeh Darban, Geoffrey I. Webb, Shirui Pan, Charu C. Aggarwal, Mahsa Salehi
• Abstract要約: 時系列異常検出は、製造業や医療を含む幅広い研究分野や応用に応用されている。 時系列の大規模かつ複雑なパターンにより、研究者は異常パターンを検出するための特別な深層学習モデルを開発するようになった。 本調査は,ディープラーニングを用いた構造化および総合的時系列異常検出モデルの提供に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.40568427534953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.
• Abstract（参考訳）: 時系列異常検出は、製造業や医療を含む幅広い研究分野や応用分野に応用されている。 異常の存在は、プロダクション障害、システム欠陥、心臓の動揺など、新規または予期せぬ出来事を示す可能性があるため、特に興味深い。 時系列の大規模かつ複雑なパターンにより、研究者は異常パターンを検出するための特別なディープラーニングモデルを開発した。 本調査は,ディープラーニングを用いた構造化および総合的時系列異常検出モデルの提供に焦点を当てる。 異常検出モデルを異なるカテゴリに分割する要因に基づいた分類を提供する。 各カテゴリの基本的な異常検出技術を説明する以外に、利点と限界についても論じる。 さらに,近年の様々なアプリケーション領域にわたる時系列における深部異常検出の例についても紹介する。 最後に、深い異常検出モデルを採用する際に直面する研究と課題に関するオープンな問題を要約する。

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