論文の概要: DTAAD: Dual Tcn-Attention Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10753v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 04:41:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:57:51.809730
• Title: DTAAD: Dual Tcn-Attention Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data
• Title（参考訳）: DTAAD:多変量時系列データにおける異常検出のためのデュアルTcnアテンションネットワーク
• Authors: Lingrui Yu
• Abstract要約: 本稿では,DTAADの異常検出と診断モデルを提案する。 6つのデータセットに対する実験により、DTAADは検出および診断性能の両方において、現在最も先進的なベースライン法を超えていることが確認された。 DTAADはF1のスコアを8.38%で改善し、ベースラインに比べてトレーニング時間を99%下げた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection techniques enable effective anomaly detection and diagnosis in multi-variate time series data, which are of major significance for today's industrial applications. However, establishing an anomaly detection system that can be rapidly and accurately located is a challenging problem due to the lack of outlier tags, the high dimensional complexity of the data, memory bottlenecks in the actual hardware, and the need for fast reasoning. We have proposed an anomaly detection and diagnosis model -- DTAAD in this paper, based on Transformer, and Dual Temporal Convolutional Network(TCN). Our overall model will be an integrated design in which autoregressive model(AR) combines autoencoder(AE) structures, and scaling methods and feedback mechanisms are introduced to improve prediction accuracy and expand correlation differences. Constructed by us, the Dual TCN-Attention Network (DTA) only uses a single layer of Transformer encoder in our baseline experiment, that belongs to an ultra-lightweight model. Our extensive experiments on six publicly datasets validate that DTAAD exceeds current most advanced baseline methods in both detection and diagnostic performance. Specifically, DTAAD improved F1 scores by $8.38\%$, and reduced training time by $99\%$ compared to baseline. The code and training scripts are publicly on GitHub at https://github.com/Yu-Lingrui/DTAAD.
• Abstract（参考訳）: 異常検出技術は、今日の産業用途において重要な多変量時系列データにおける効果的な異常検出と診断を可能にする。 しかしながら、異常タグの欠如、データの高次元の複雑さ、実際のハードウェアにおけるメモリボトルネック、高速な推論の必要性などにより、迅速かつ正確な位置決めが可能な異常検出システムの構築は難しい課題である。 本稿では,Transformer と Dual Temporal Convolutional Network (TCN) に基づく異常検出および診断モデル DTAAD を提案する。 我々の全体モデルは自己回帰モデル(AR)がオートエンコーダ(AE)構造を結合した統合設計であり、予測精度の向上と相関性の向上のためにスケーリング手法とフィードバック機構が導入される。 当社が開発したデュアルtcn-attention network(dta)は、超軽量モデルに属するベースライン実験において、トランスフォーマーエンコーダの1層のみを使用する。 6つの公開データセットに関する広範な実験により、DTAADは検出と診断の両方のパフォーマンスにおいて、現在の最先端のベースラインメソッドを超えていることが確認された。 具体的には、DTAADはF1スコアを8.38 %$に改善し、トレーニング時間をベースラインと比較して99 %$に短縮した。 コードとトレーニングスクリプトはGitHubでhttps://github.com/Yu-Lingrui/DTAADで公開されている。

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