論文の概要: Generative Adversarial Network with Soft-Dynamic Time Warping and Parallel Reconstruction for Energy Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14384v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 08:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:53:26.080963
• Title: Generative Adversarial Network with Soft-Dynamic Time Warping and Parallel Reconstruction for Energy Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: エネルギー時系列異常検出のためのソフトダイナミックな時間ゆがみと並列再構成を伴う生成的逆ネットワーク
• Authors: Hardik Prabhu, Jayaraman Valadi, and Pandarasamy Arjunan
• Abstract要約: 本研究では,エネルギー時系列データにおける逐次異常検出にDCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network) を用いる。 異常検出は、エネルギーサブシーケンスを再構成するために勾配降下を伴い、ジェネレータネットワークを介してそれらを生成するノイズベクトルを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we employ a 1D deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) for sequential anomaly detection in energy time series data. Anomaly detection involves gradient descent to reconstruct energy sub-sequences, identifying the noise vector that closely generates them through the generator network. Soft-DTW is used as a differentiable alternative for the reconstruction loss and is found to be superior to Euclidean distance. Combining reconstruction loss and the latent space's prior probability distribution serves as the anomaly score. Our novel method accelerates detection by parallel computation of reconstruction of multiple points and shows promise in identifying anomalous energy consumption in buildings, as evidenced by performing experiments on hourly energy time series from 15 buildings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エネルギー時系列データにおける逐次異常検出のために,1次元深層畳み込み生成逆ネットワーク(dcgan)を用いた。 異常検出は、エネルギーサブシーケンスを再構成するために勾配降下を伴い、ジェネレータネットワークを介してそれらを生成するノイズベクトルを同定する。 ソフトDTWは再建損失の微分可能な代替品として用いられ、ユークリッド距離よりも優れている。 復元損失と潜伏空間の事前確率分布の組み合わせは異常スコアとして機能する。 提案手法は, 複数点の並列計算による検出を高速化し, 建物内の異常なエネルギー消費を特定することを約束するものである。

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