論文の概要: Harnessing Feature Clustering For Enhanced Anomaly Detection With Variational Autoencoder And Dynamic Threshold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10042v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 01:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 19:48:19.185035
• Title: Harnessing Feature Clustering For Enhanced Anomaly Detection With Variational Autoencoder And Dynamic Threshold
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダと動的閾値を用いた異常検出のためのHarnessing機能クラスタリング
• Authors: Tolulope Ale, Nicole-Jeanne Schlegel, Vandana P. Janeja,
• Abstract要約: 北極圏の融雪のような極端な気候現象に影響を及ぼす臨界期間と特徴を識別する異常検出手法を導入する。 この方法は動的しきい値と相関に基づく特徴クラスタリングと統合された変分オートエンコーダを利用する。 この枠組みは、VAEが局所的な依存関係を識別し、気候データにおける時間的関係を学習する能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an anomaly detection method for multivariate time series data with the aim of identifying critical periods and features influencing extreme climate events like snowmelt in the Arctic. This method leverages the Variational Autoencoder (VAE) integrated with dynamic thresholding and correlation-based feature clustering. This framework enhances the VAE's ability to identify localized dependencies and learn the temporal relationships in climate data, thereby improving the detection of anomalies as demonstrated by its higher F1-score on benchmark datasets. The study's main contributions include the development of a robust anomaly detection method, improving feature representation within VAEs through clustering, and creating a dynamic threshold algorithm for localized anomaly detection. This method offers explainability of climate anomalies across different regions.
• Abstract（参考訳）: 北極圏の融雪のような極端な気候イベントに影響を及ぼす重要な期間と特徴を特定することを目的とした,多変量時系列データの異常検出手法を提案する。 この方法は、動的しきい値と相関に基づく特徴クラスタリングと統合された変分オートエンコーダ(VAE)を利用する。 このフレームワークは、VAEが局所的な依存関係を識別し、気候データにおける時間的関係を学習する能力を強化し、より高いF1スコアのベンチマークデータセットで示されるような異常の検出を改善する。 この研究の主な貢献は、ロバストな異常検出法の開発、クラスタリングによるVAE内の特徴表現の改善、局所的な異常検出のための動的しきい値アルゴリズムの作成である。 この方法は、異なる地域にわたる気候異常の説明可能性を提供する。

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