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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10753v3
• Date: Mon, 29 Apr 2024 06:32:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 01:44:16.340386
• 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,Transformer と Dual Temporal Convolutional Network (TCN) に基づく異常検出・診断モデル DTAAD を提案する。 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を導入している。 7つの公開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面で現在最先端のベースライン法の大部分を超えていることが確認された。
• 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 anomaly labels, the high dimensional complexity of the data, memory bottlenecks in actual hardware, and the need for fast reasoning. In this paper, we propose an anomaly detection and diagnosis model, DTAAD, based on Transformer and Dual Temporal Convolutional Network (TCN). Our overall model is an integrated design in which an autoregressive model (AR) combines with an autoencoder (AE) structure. Scaling methods and feedback mechanisms are introduced to improve prediction accuracy and expand correlation differences. Constructed by us, the Dual TCN-Attention Network (DTA) uses only a single layer of Transformer encoder in our baseline experiment, belonging to an ultra-lightweight model. Our extensive experiments on seven public datasets validate that DTAAD exceeds the majority of currently 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 the baseline. The code and training scripts are publicly available 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いて、効果的な異常検出と診断を可能にする。 しかし, 異常ラベルの欠如, データの高次元複雑さ, 実際のハードウェアにおけるメモリボトルネック, 高速推論の必要性, などにより, 迅速かつ正確に検出できる異常検出システムの構築は困難である。 本稿では,Transformer と Dual Temporal Convolutional Network (TCN) に基づく異常検出・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)構造と結合する統合設計である。 スケーリング手法とフィードバック機構を導入し、予測精度を改善し、相関差を拡大する。 我々の構築したDual TCN-Attention Network (DTA)は,超軽量モデルに属するトランスフォーマーエンコーダの単一層のみを用いている。 7つの公開データセットに関する広範な実験により、DTAADは検出および診断性能の両面で現在最先端のベースライン手法の大部分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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