論文の概要: Swift Hydra: Self-Reinforcing Generative Framework for Anomaly Detection with Multiple Mamba Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06413v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 02:53:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:59.371147
• Title: Swift Hydra: Self-Reinforcing Generative Framework for Anomaly Detection with Multiple Mamba Models
• Title（参考訳）: Swift Hydra: 複数のマンバモデルによる異常検出のための自己強化生成フレームワーク
• Authors: Nguyen Do, Truc Nguyen, Malik Hassanaly, Raed Alharbi, Jung Taek Seo, My T. Thai,
• Abstract要約: 本稿では、生成AIと強化学習(RL)に基づく異常検出手法をトレーニングする新しいフレームワークであるSwift Hydraを紹介する。 このフレームワークは、生成モデルの潜伏変数で動作するRLポリシーを特徴とし、検出モデルをバイパスできる新規で多様な異常サンプルを合成する。 Swift Hydraには、Mixture of Experts(MoE)として構造化されたMambaモデルも組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.88243863886685
• License:
• Abstract: Despite a plethora of anomaly detection models developed over the years, their ability to generalize to unseen anomalies remains an issue, particularly in critical systems. This paper aims to address this challenge by introducing Swift Hydra, a new framework for training an anomaly detection method based on generative AI and reinforcement learning (RL). Through featuring an RL policy that operates on the latent variables of a generative model, the framework synthesizes novel and diverse anomaly samples that are capable of bypassing a detection model. These generated synthetic samples are, in turn, used to augment the detection model, further improving its ability to handle challenging anomalies. Swift Hydra also incorporates Mamba models structured as a Mixture of Experts (MoE) to enable scalable adaptation of the number of Mamba experts based on data complexity, effectively capturing diverse feature distributions without increasing the model's inference time. Empirical evaluations on ADBench benchmark demonstrate that Swift Hydra outperforms other state-of-the-art anomaly detection models while maintaining a relatively short inference time. From these results, our research highlights a new and auspicious paradigm of integrating RL and generative AI for advancing anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 長年にわたり多くの異常検出モデルが開発されてきたが、特に臨界系では、その異常発見を一般化する能力が問題となっている。 本稿では,生成型AIと強化学習(RL)に基づく異常検出手法をトレーニングする新たなフレームワークであるSwift Hydraを導入することで,この問題に対処することを目的とする。 このフレームワークは、生成モデルの潜伏変数で動作するRLポリシーを特徴とし、検出モデルをバイパスできる新規で多様な異常サンプルを合成する。 これらの合成サンプルは、代わりに検出モデルを強化するために使用され、挑戦的な異常に対処する能力をさらに向上する。 Swift Hydraはまた、MambaモデルをMixture of Experts(MoE)として構成し、データ複雑性に基づいてMamba専門家の数をスケーラブルに適応できるようにする。 ADBenchベンチマークでの実証的な評価は、Swift Hydraが比較的短い推論時間を維持しながら、他の最先端の異常検出モデルよりも優れていることを示している。 これらの結果から,RLと生成AIを統合して異常検出を推し進める新たなパラダイムが注目されている。

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