論文の概要: Resilient VAE: Unsupervised Anomaly Detection at the SLAC Linac Coherent Light Source

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02333v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 15:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 13:53:09.979483
• Title: Resilient VAE: Unsupervised Anomaly Detection at the SLAC Linac Coherent Light Source
• Title（参考訳）: レジリエントVAE:SLACリナックコヒーレント光源における教師なし異常検出
• Authors: Ryan Humble, William Colocho, Finn O'Shea, Daniel Ratner, Eric Darve
• Abstract要約: 本稿では,Resilient Variational Autoencoder (ResVAE)について紹介する。 ResVAEはトレーニングデータに存在する異常に対するレジリエンスを示し、特徴レベルの異常属性を提供する。 本稿では,SLAC Linac Coherent Light Sourceにおける加速器状態の異常を検出するために提案手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7390282036618916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Significant advances in utilizing deep learning for anomaly detection have been made in recent years. However, these methods largely assume the existence of a normal training set (i.e., uncontaminated by anomalies) or even a completely labeled training set. In many complex engineering systems, such as particle accelerators, labels are sparse and expensive; in order to perform anomaly detection in these cases, we must drop these assumptions and utilize a completely unsupervised method. This paper introduces the Resilient Variational Autoencoder (ResVAE), a deep generative model specifically designed for anomaly detection. ResVAE exhibits resilience to anomalies present in the training data and provides feature-level anomaly attribution. During the training process, ResVAE learns the anomaly probability for each sample as well as each individual feature, utilizing these probabilities to effectively disregard anomalous examples in the training data. We apply our proposed method to detect anomalies in the accelerator status at the SLAC Linac Coherent Light Source (LCLS). By utilizing shot-to-shot data from the beam position monitoring system, we demonstrate the exceptional capability of ResVAE in identifying various types of anomalies that are visible in the accelerator.
• Abstract（参考訳）: 近年,異常検出における深層学習の利用が著しい進歩を遂げている。 しかし、これらの方法は、通常訓練セット(例えば、異常によって汚染されない)や完全なラベル付き訓練セットの存在を主に想定している。 粒子加速器のような多くの複雑な工学システムでは、ラベルはばらばらで高価である。これらのケースで異常検出を行うためには、これらの仮定を捨てて、完全に教師なしの方法を使用する必要がある。 本稿では,異常検出に特化した深部生成モデルである resilient variational autoencoder (resvae) を提案する。 ResVAEはトレーニングデータに存在する異常に対するレジリエンスを示し、特徴レベルの異常属性を提供する。 トレーニングプロセス中、ResVAEは各サンプルの異常確率と個々の特徴を学習し、これらの確率を利用してトレーニングデータ中の異常な例を効果的に無視する。 本稿では, SLAC Linac Coherent Light Source (LCLS) における加速器状態の異常を検出するために提案手法を適用した。 ビーム位置監視システムからのショット・ツー・ショットデータを利用することで,加速器で見える各種異常を識別する上で,特に有用性を示す。

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