Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anomaly Detection from a Tensor Train Perspective

論文の概要: Anomaly Detection from a Tensor Train Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15030v1
Date: Mon, 23 Sep 2024 13:55:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 14:53:59.775520
Title: Anomaly Detection from a Tensor Train Perspective
Title（参考訳）: テンソルトレインから見た異常検出
Authors: Alejandro Mata Ali, Aitor Moreno Fdez. de Leceta, Jorge López Rubio,
Abstract要約: 本稿では,データセットの異常検出のためのテンソルネットワークに一連のアルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムは、圧縮中の通常のデータ構造を保存し、異常なデータ構造を削除している。我々は,これらの手法の有効性を数値で検証し,Olivettiはデータセットとサイバーセキュリティデータセットを用いてサイバー攻撃を判定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a series of algorithms in tensor networks for anomaly detection in datasets, by using data compression in a Tensor Train representation. These algorithms consist of preserving the structure of normal data in compression and deleting the structure of anomalous data. The algorithms can be applied to any tensor network representation. We test the effectiveness of the methods with digits and Olivetti faces datasets and a cybersecurity dataset to determine cyber-attacks.
Abstract（参考訳）: 本研究では,テンソルトレイン表現におけるデータ圧縮を用いて,データセットの異常検出のためのテンソルネットワークに一連のアルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムは、圧縮中の通常のデータ構造を保存し、異常なデータ構造を削除している。このアルゴリズムは任意のテンソルネットワーク表現に適用できる。我々は,これらの手法の有効性を数値で検証し,Olivettiはデータセットとサイバーセキュリティデータセットを用いてサイバー攻撃を判定する。

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