論文の概要: Attention and Autoencoder Hybrid Model for Unsupervised Online Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03322v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 22:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 19:11:39.055257
• Title: Attention and Autoencoder Hybrid Model for Unsupervised Online Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 教師なしオンライン異常検出のための注意とオートエンコーダハイブリッドモデル
• Authors: Seyed Amirhossein Najafi, Mohammad Hassan Asemani, Peyman Setoodeh
• Abstract要約: 本稿では,時系列における教師なしオンライン異常検出のためのハイブリッドアテンションとオートエンコーダ(AE)モデルを提案する。 オートエンコーダは局所的な構造パターンを短い埋め込みで捉え、アテンションモデルは長期的特徴を学習し、位置符号化による並列計算を容易にする。 これは、ディープトランスモデルに似た注意に基づくメカニズムを採用しており、オートエンコーダの潜在空間における次のステップウィンドウを予測するための重要なアーキテクチャ上の変更である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6049348666007934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a hybrid attention and autoencoder (AE) model for unsupervised online anomaly detection in time series. The autoencoder captures local structural patterns in short embeddings, while the attention model learns long-term features, facilitating parallel computing with positional encoding. Unique in its approach, our proposed hybrid model combines attention and autoencoder for the first time in time series anomaly detection. It employs an attention-based mechanism, akin to the deep transformer model, with key architectural modifications for predicting the next time step window in the autoencoder's latent space. The model utilizes a threshold from the validation dataset for anomaly detection and introduces an alternative method based on analyzing the first statistical moment of error, improving accuracy without dependence on a validation dataset. Evaluation on diverse real-world benchmark datasets and comparing with other well-established models, confirms the effectiveness of our proposed model in anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列における教師なしオンライン異常検出のためのハイブリッドアテンションとオートエンコーダ(AE)モデルを提案する。 オートエンコーダは局所的な構造パターンを短い埋め込みで捉え、アテンションモデルは長期的特徴を学習し、位置符号化による並列計算を容易にする。 提案したハイブリッドモデルは,時系列異常検出において,初めて注目とオートエンコーダを組み合わせた手法である。 ディープトランスフォーマモデルに似た注意に基づくメカニズムを採用しており、オートエンコーダの潜在空間における次のステップウィンドウを予測するための重要なアーキテクチャ変更が行われている。 このモデルは、異常検出のための検証データセットからのしきい値を利用し、エラーの最初の統計的モーメントを分析し、検証データセットに依存することなく精度を向上させる方法を提案する。 様々な実世界のベンチマークデータセットの評価と、他の確立されたモデルとの比較は、異常検出における提案モデルの有効性を確認した。

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