論文の概要: Energy-Based Models for Anomaly Detection: A Manifold Diffusion Recovery Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18677v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 11:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 17:05:08.981031
• Title: Energy-Based Models for Anomaly Detection: A Manifold Diffusion Recovery Approach
• Title（参考訳）: 異常検出のためのエネルギーモデル:マニフォールド拡散回収手法
• Authors: Sangwoong Yoon, Young-Uk Jin, Yung-Kyun Noh, Frank C. Park
• Abstract要約: 本稿では,データ内の低次元構造を利用した異常検出のための新しいエネルギーベースモデル(EBM)のトレーニング手法を提案する。 提案したアルゴリズムであるManifold Projection-Diffusion Recovery (MPDR) は、トレーニングデータセットを近似した低次元多様体に沿ったデータポイントを摂動する。 実験の結果,MPDRは多種多様なデータ型を含む様々な異常検出タスクに対して高い性能を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.623417770432146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a new method of training energy-based models (EBMs) for anomaly detection that leverages low-dimensional structures within data. The proposed algorithm, Manifold Projection-Diffusion Recovery (MPDR), first perturbs a data point along a low-dimensional manifold that approximates the training dataset. Then, EBM is trained to maximize the probability of recovering the original data. The training involves the generation of negative samples via MCMC, as in conventional EBM training, but from a different distribution concentrated near the manifold. The resulting near-manifold negative samples are highly informative, reflecting relevant modes of variation in data. An energy function of MPDR effectively learns accurate boundaries of the training data distribution and excels at detecting out-of-distribution samples. Experimental results show that MPDR exhibits strong performance across various anomaly detection tasks involving diverse data types, such as images, vectors, and acoustic signals.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ内の低次元構造を利用した異常検出のための新しいエネルギーベースモデル(EBM)のトレーニング手法を提案する。 提案アルゴリズムであるManifold Projection-Diffusion Recovery (MPDR)は、トレーニングデータセットを近似した低次元多様体に沿ったデータポイントを摂動する。 そして、ebmを訓練して元のデータを復元する確率を最大化する。 このトレーニングは、従来のEMMトレーニングのようにMCMCを介して負のサンプルを生成するが、多様体の近くに集中した異なる分布から発生する。 その結果得られる負のサンプルは非常に有益であり、データの変化の関連するモードを反映している。 MPDRのエネルギー関数は、トレーニングデータ分布の正確な境界を効果的に学習し、分布外サンプルの検出に優れる。 実験結果から,MPDRは画像,ベクトル,音響信号などの多様なデータ型を含む様々な異常検出タスクに対して高い性能を示すことがわかった。

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