論文の概要: MA-VAE: Multi-head Attention-based Variational Autoencoder Approach for Anomaly Detection in Multivariate Time-series Applied to Automotive Endurance Powertrain Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02253v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 14:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 14:23:19.924208
• Title: MA-VAE: Multi-head Attention-based Variational Autoencoder Approach for Anomaly Detection in Multivariate Time-series Applied to Automotive Endurance Powertrain Testing
• Title（参考訳）: MA-VAE:マルチヘッドアテンションに基づく変分オートエンコーダによる多変量時系列の異常検出
• Authors: Lucas Correia, Jan-Christoph Goos, Philipp Klein, Thomas B\"ack, Anna V. Kononova
• Abstract要約: マルチヘッドアテンション(MA-VAE)を用いた変分オートエンコーダを提案する。 ラベルのないデータでトレーニングを行うと、MA-VAEは非常に少ない偽陽性を提供するが、提示されるほとんどの異常を検出することもできる。 異常がフラグ付けされ、異常の67%が見つかるのは、9%の時間誤りである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A clear need for automatic anomaly detection applied to automotive testing has emerged as more and more attention is paid to the data recorded and manual evaluation by humans reaches its capacity. Such real-world data is massive, diverse, multivariate and temporal in nature, therefore requiring modelling of the testee behaviour. We propose a variational autoencoder with multi-head attention (MA-VAE), which, when trained on unlabelled data, not only provides very few false positives but also manages to detect the majority of the anomalies presented. In addition to that, the approach offers a novel way to avoid the bypass phenomenon, an undesirable behaviour investigated in literature. Lastly, the approach also introduces a new method to remap individual windows to a continuous time series. The results are presented in the context of a real-world industrial data set and several experiments are undertaken to further investigate certain aspects of the proposed model. When configured properly, it is 9% of the time wrong when an anomaly is flagged and discovers 67% of the anomalies present. Also, MA-VAE has the potential to perform well with only a fraction of the training and validation subset, however, to extract it, a more sophisticated threshold estimation method is required.
• Abstract（参考訳）: オートマチックテストに適用される自動異常検出の必要性は、記録されたデータにより多くの注意が払われ、人間の手動による評価がキャパシティに達するにつれて明らかになっている。 このような実世界のデータは多様で多変量で時間的な性質を持つため、テスターの振る舞いをモデル化する必要がある。 本研究では,マルチヘッドアテンセーション(ma-vae)を備えた変分オートエンコーダを提案する。 それに加えて、この手法は文学で調査された望ましくない振る舞いであるバイパス現象を避ける新しい方法を提供する。 最後に、このアプローチでは、個々のウィンドウを連続した時系列に再マップする新しい方法も導入されている。 結果は実世界の産業データセットの文脈で提示され、提案モデルの特定の側面をさらに調査するためにいくつかの実験が行われている。 適切に設定された場合、異常をフラグ付けし、異常の67%を発見した場合、9%が誤りである。 また、MA-VAEは、トレーニングおよび検証サブセットのごく一部でのみうまく機能する可能性があるが、それを抽出するためには、より洗練されたしきい値推定方法が必要である。

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