論文の概要: Anomaly Detection in Time Series Data Using Reinforcement Learning, Variational Autoencoder, and Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02999v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 19:41:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:47:45.002793
• Title: Anomaly Detection in Time Series Data Using Reinforcement Learning, Variational Autoencoder, and Active Learning
• Title（参考訳）: 強化学習,変分オートエンコーダ,能動学習を用いた時系列データの異常検出
• Authors: Bahareh Golchin, Banafsheh Rekabdar,
• Abstract要約: このアプローチは、データセンタやセンサネットワーク、ファイナンスといった領域において重要なものだ。 本手法は, 深層強化学習(DRL)と変分オートエンコーダ(VAE)とアクティブラーニングを組み合わせることで, これらの制約を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886879
• License:
• Abstract: A novel approach to detecting anomalies in time series data is presented in this paper. This approach is pivotal in domains such as data centers, sensor networks, and finance. Traditional methods often struggle with manual parameter tuning and cannot adapt to new anomaly types. Our method overcomes these limitations by integrating Deep Reinforcement Learning (DRL) with a Variational Autoencoder (VAE) and Active Learning. By incorporating a Long Short-Term Memory (LSTM) network, our approach models sequential data and its dependencies effectively, allowing for the detection of new anomaly classes with minimal labeled data. Our innovative DRL- VAE and Active Learning combination significantly improves existing methods, as shown by our evaluations on real-world datasets, enhancing anomaly detection techniques and advancing time series analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列データ中の異常を検出するための新しい手法を提案する。 このアプローチは、データセンタやセンサネットワーク、ファイナンスといった領域において重要なものだ。 従来のメソッドは手動のパラメータチューニングに苦労することが多く、新しい異常型に適応できない。 本手法は, 深層強化学習(DRL)と変分オートエンコーダ(VAE)とアクティブラーニングを統合することで, これらの制約を克服する。 LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークを組み込むことで、シーケンシャルデータとその依存関係を効果的にモデル化し、最小ラベル付きデータによる新しい異常クラスの検出を可能にする。 我々の革新的なDRL-VAEとアクティブラーニングの組み合わせは、実世界のデータセットの評価、異常検出技術の向上、時系列解析の進歩など、既存の手法を大幅に改善する。

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