論文の概要: AD-NEV: A Scalable Multi-level Neuroevolution Framework for Multivariate Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16497v1
• Date: Thu, 25 May 2023 21:52:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 17:55:55.039568
• Title: AD-NEV: A Scalable Multi-level Neuroevolution Framework for Multivariate Anomaly Detection
• Title（参考訳）: AD-NEV:多変量異常検出のためのスケーラブル多段階神経進化フレームワーク
• Authors: Marcin Pietron, Dominik Zurek, Kamil Faber, Roberto Corizzo
• Abstract要約: 異常検出ツールと手法は、現代のサイバー物理および障害予測システムにおいて重要な機能を示す。 与えられたデータセットのモデル最適化は、面倒で時間のかかるプロセスである。 スケーラブルな多レベル最適化ニューロエボリューションフレームワークであるAnomaly Detection Neuroevolution (AD-NEv)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection tools and methods present a key capability in modern cyberphysical and failure prediction systems. Despite the fast-paced development in deep learning architectures for anomaly detection, model optimization for a given dataset is a cumbersome and time consuming process. Neuroevolution could be an effective and efficient solution to this problem, as a fully automated search method for learning optimal neural networks, supporting both gradient and non-gradient fine tuning. However, existing methods mostly focus on optimizing model architectures without taking into account feature subspaces and model weights. In this work, we propose Anomaly Detection Neuroevolution (AD-NEv) - a scalable multi-level optimized neuroevolution framework for multivariate time series anomaly detection. The method represents a novel approach to synergically: i) optimize feature subspaces for an ensemble model based on the bagging technique; ii) optimize the model architecture of single anomaly detection models; iii) perform non-gradient fine-tuning of network weights. An extensive experimental evaluation on widely adopted multivariate anomaly detection benchmark datasets shows that the models extracted by AD-NEv outperform well-known deep learning architectures for anomaly detection. Moreover, results show that AD-NEv can perform the whole process efficiently, presenting high scalability when multiple GPUs are available.
• Abstract（参考訳）: 異常検出ツールと手法は、現代のサイバー物理学および故障予測システムにおいて重要な能力を示す。 異常検出のためのディープラーニングアーキテクチャの急速な発展にもかかわらず、与えられたデータセットのモデル最適化は面倒で時間のかかるプロセスである。 神経進化は、勾配と非勾配の微調整の両方をサポートする最適なニューラルネットワークを学習するための完全自動化された探索法として、この問題に効果的で効率的な解決策となり得る。 しかし、既存の手法は主に機能部分空間やモデルの重みを考慮せずにモデルアーキテクチャを最適化することに焦点を当てている。 本研究では,多変量時系列異常検出のためのスケーラブルな多段階最適化ニューロ進化フレームワークであるAnomaly Detection Neuroevolution (AD-NEv)を提案する。 この方法は、相乗的に新しいアプローチを示す。 一 バンジ技術に基づくアンサンブルモデルのための特徴部分空間の最適化 二 単一異常検出モデルのモデルアーキテクチャを最適化すること。 三 ネットワーク重量の緩やかな微調整を行うこと。 広く採用されている多変量異常検出ベンチマークデータセットの広範な実験的評価は、AD-NEvによって抽出されたモデルが、異常検出のためによく知られたディープラーニングアーキテクチャより優れていることを示している。 さらに、AD-NEvはプロセス全体を効率的に実行でき、複数のGPUが利用可能な場合に高いスケーラビリティを示す。

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