論文の概要: From CNN to CNN + RNN: Adapting Visualization Techniques for Time-Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04707v3
• Date: Tue, 24 Dec 2024 12:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 16:57:55.816803
• Title: From CNN to CNN + RNN: Adapting Visualization Techniques for Time-Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: CNNからCNN+RNNへ:時系列異常検出のための可視化手法の適用
• Authors: Fabien Poirier,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは複雑な問題を解決するのに非常に効果的であるが、しばしば「ブラックボックス」と見なされる。 本稿では,ビデオベースモデルを視覚的に解釈することの難しさを強調し,静的画像の手法を再帰的アーキテクチャに適用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are highly effective in solving complex problems but are often viewed as "black boxes," limiting their adoption in contexts where transparency and explainability are essential. This lack of visibility raises ethical and legal concerns, particularly in critical areas like security, where automated decisions can have significant consequences. The General Data Protection Regulation (GDPR) underscores the importance of justifying these decisions. In this work, we explore visualization techniques to improve the understanding of anomaly detection models based on convolutional recurrent neural networks (CNN + RNN) with a TimeDistributed layer. Our model combines VGG19 for convolutional feature extraction and a GRU layer for sequential analysis of real-time video data. While suitable for temporal data, this structure complicates gradient propagation, as sequence elements are processed independently, dissociating temporal information. We adapt visualization techniques such as saliency maps and Grad-CAM to address these challenges. This article highlights the difficulties in visually interpreting video-based models and demonstrates how techniques for static images can be adapted to recurrent architectures, offering a transitional solution in the absence of dedicated methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは複雑な問題を解決するのに非常に効果的であるが、しばしば「ブラックボックス」と見なされる。 この可視性の欠如は、特にセキュリティなどの重要な領域において、倫理的および法的懸念を生じさせ、自動決定が重大な結果をもたらす可能性がある。 一般データ保護規則(GDPR)は、これらの決定を正当化することの重要性を強調している。 本研究では,畳み込み型リカレントニューラルネットワーク(CNN+RNN)に基づく異常検出モデルの理解を改善するための可視化手法を検討する。 本モデルでは,畳み込み特徴抽出のためのVGG19と,リアルタイムビデオデータの逐次解析のためのGRU層を組み合わせる。 この構造は、時間的データに適しているが、シーケンス要素が独立に処理され、時間的情報を解離するので、勾配伝播を複雑にする。 これらの課題に対処するために、サリエンシマップやGrad-CAMといった可視化技術を適用します。 本稿では、ビデオベースモデルを視覚的に解釈することの難しさを強調し、静的画像のテクニックを繰り返しアーキテクチャに適合させる方法を示し、専用の方法がない場合の過渡的解決策を提供する。

関連論文リスト

• Real-Time Anomaly Detection in Video Streams [0.0]
  この論文は、Othello社とIASD研究所との間のCIFRE協定の一部である。 目的は、ビデオストリーム内のリアルタイムな危険を検出する人工知能システムを開発することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-29T14:24:33Z)
• TBConvL-Net: A Hybrid Deep Learning Architecture for Robust Medical Image Segmentation [6.013821375459473]
  医用画像セグメンテーションのための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案モデルでは,10の公開データセット上でのテクニックの現状に対して,一貫した改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T09:14:03Z)
• Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [54.31109240020007]
  本稿では,モデルの決定過程に大きな影響を及ぼすことなく,特徴可視化(FV)を操作する新しい手法を提案する。 ニューラルネットワークモデルにおける本手法の有効性を評価し,任意の選択したニューロンの機能を隠蔽する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:17Z)
• Distance Weighted Trans Network for Image Completion [52.318730994423106]
  本稿では,DWT(Distance-based Weighted Transformer)を利用した画像コンポーネント間の関係をよりよく理解するためのアーキテクチャを提案する。 CNNは、粗い事前の局所的なテクスチャ情報を強化するために使用される。 DWTブロックは、特定の粗いテクスチャやコヒーレントな視覚構造を復元するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T12:46:11Z)
• Active Learning on Neural Networks through Interactive Generation of Digit Patterns and Visual Representation [9.127485315153312]
  対話型学習システムは、桁パターンを作成し、それをリアルタイムで認識するように設計されている。 複数のデータセットによる評価を行い、アクティブラーニングのユーザビリティを判断する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T19:21:24Z)
• ASF-Net: Robust Video Deraining via Temporal Alignment and Online Adaptive Learning [47.10392889695035]
  本稿では,時間シフトモジュールを組み込んだ新しい計算パラダイムであるアライメント・シフト・フュージョン・ネットワーク(ASF-Net)を提案する。 LArgeスケールのRAINYビデオデータセット(LARA)を構築し,このコミュニティの開発を支援する。 提案手法は,3つのベンチマークにおいて優れた性能を示し,実世界のシナリオにおいて魅力的な視覚的品質を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T14:50:13Z)
• STIP: A SpatioTemporal Information-Preserving and Perception-Augmented Model for High-Resolution Video Prediction [78.129039340528]
  本稿では、上記の2つの問題を解決するために、時空間情報保存・知覚拡張モデル(STIP)を提案する。 提案モデルは,特徴抽出と状態遷移中の映像の時間的情報を保存することを目的としている。 実験結果から,提案したSTIPは,様々な最先端手法と比較して,より良好な映像品質で映像を予測できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T09:49:04Z)
• Cloud based Scalable Object Recognition from Video Streams using Orientation Fusion and Convolutional Neural Networks [11.44782606621054]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、インテリジェントな視覚オブジェクト認識を行うために広く利用されている。 CNNはいまだに深刻な精度低下、特に照明変動データセットに悩まされている。 視覚オブジェクト認識のための方向融合に基づく新しいCNN手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-19T07:15:15Z)
• A Study On the Effects of Pre-processing On Spatio-temporal Action Recognition Using Spiking Neural Networks Trained with STDP [0.0]
  ビデオ分類タスクにおいて,教師なし学習手法で訓練したSNNの行動を研究することが重要である。 本稿では,時間情報を静的な形式に変換し,遅延符号化を用いて視覚情報をスパイクに変換する手法を提案する。 スパイクニューラルネットワークを用いた行動認識における行動の形状と速度の類似性の効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T07:07:48Z)
• Spatial-Temporal Correlation and Topology Learning for Person Re-Identification in Videos [78.45050529204701]
  クロススケール空間時空間相関をモデル化し, 識別的, 堅牢な表現を追求する新しい枠組みを提案する。 CTLはCNNバックボーンとキーポイント推定器を使用して人体から意味的局所的特徴を抽出する。 グローバルな文脈情報と人体の物理的接続の両方を考慮して、多スケールグラフを構築するためのコンテキスト強化トポロジーを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T14:32:12Z)
• Conditional physics informed neural networks [85.48030573849712]
  固有値問題のクラス解を推定するための条件付きPINN(物理情報ニューラルネットワーク)を紹介します。 一つのディープニューラルネットワークが、問題全体に対する偏微分方程式の解を学習できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T18:29:14Z)
• Explainable Adversarial Attacks in Deep Neural Networks Using Activation Profiles [69.9674326582747]
  本稿では,敵対的事例に基づくニューラルネットワークモデルを検討するためのビジュアルフレームワークを提案する。 これらの要素を観察することで、モデル内の悪用領域を素早く特定できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T13:04:21Z)
• On the Post-hoc Explainability of Deep Echo State Networks for Time Series Forecasting, Image and Video Classification [63.716247731036745]
  エコー状態ネットワークは、主に学習アルゴリズムの単純さと計算効率のために、時間を通じて多くのスターを惹きつけてきた。 本研究では,時間系列,画像,映像データを用いた学習タスクに適用した場合のエコー状態ネットワークの説明可能性について検討した。 本研究では,これらの反復モデルが把握した知識に関する理解可能な情報を抽出する3つの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-17T08:56:33Z)
• Convolutional Neural Networks for Multispectral Image Cloud Masking [7.812073412066698]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの画像分類タスクの最先端技術であることが証明されている。 Proba-Vマルチスペクトル画像のクラウドマスキングにおける異なるCNNアーキテクチャの利用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T21:33:20Z)
• Spatio-Temporal Inception Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition [126.51241919472356]
  我々はスケルトンに基づく行動認識のためのシンプルで高度にモジュール化されたグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを設計する。 ネットワークは,空間的および時間的経路から多粒度情報を集約するビルディングブロックを繰り返すことで構築される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T14:43:04Z)
• A Prospective Study on Sequence-Driven Temporal Sampling and Ego-Motion Compensation for Action Recognition in the EPIC-Kitchens Dataset [68.8204255655161]
  行動認識はコンピュータビジョンにおける最上位の研究分野の一つである。 エゴモーション記録シーケンスは重要な関連性を持つようになった。 提案手法は,このエゴモーションやカメラの動きを推定して対処することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T14:44:45Z)
• Boosting Deep Neural Networks with Geometrical Prior Knowledge: A Survey [77.99182201815763]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの異なる問題設定において最先端の結果を達成する。 DNNはしばしばブラックボックスシステムとして扱われ、評価と検証が複雑になる。 コンピュータビジョンタスクにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の成功に触発された、有望な分野のひとつは、対称幾何学的変換に関する知識を取り入れることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T14:56:05Z)
• Bayesian Neural Networks: An Introduction and Survey [22.018605089162204]
  本稿ではベイズニューラルネットワーク(BNN)とその実装に関する基礎研究を紹介する。 異なる近似推論法を比較し、将来の研究が現在の手法でどのように改善されるかを強調するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T06:30:15Z)
• An Adversarial Approach for Explaining the Predictions of Deep Neural Networks [9.645196221785694]
  本稿では,敵対的機械学習を用いて,ディープニューラルネットワーク(DNN)の予測を説明する新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法は,DNNに対する敵攻撃の挙動に基づいて,入力特徴の相対的重要性を推定する。 分析により、一貫性のある効率的な説明が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T18:06:53Z)
• Hold me tight! Influence of discriminative features on deep network boundaries [63.627760598441796]
  本稿では,データセットの特徴と,サンプルから決定境界までの距離を関連付ける新しい視点を提案する。 これにより、トレーニングサンプルの位置を慎重に調整し、大規模ビジョンデータセットでトレーニングされたCNNの境界における誘発された変化を測定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-15T09:29:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。