論文の概要: Dynamic Reward Scaling for Multivariate Time Series Anomaly Detection: A VAE-Enhanced Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12351v1
• Date: Sat, 15 Nov 2025 20:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.985255
• Title: Dynamic Reward Scaling for Multivariate Time Series Anomaly Detection: A VAE-Enhanced Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: 多変量時系列異常検出のための動的リワードスケーリング:VAE強化強化強化学習アプローチ
• Authors: Bahareh Golchin, Banafsheh Rekabdar,
• Abstract要約: 本稿では、変分オートエンコーダ(VAE)、LSTMベースのディープQネットワーク(DQN)、動的報酬形成、これらの問題に一元化学習フレームワークで対処するためのアクティブ学習モジュールを組み合わせた深部強化学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.332091725929965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting anomalies in multivariate time series is essential for monitoring complex industrial systems, where high dimensionality, limited labeled data, and subtle dependencies between sensors cause significant challenges. This paper presents a deep reinforcement learning framework that combines a Variational Autoencoder (VAE), an LSTM-based Deep Q-Network (DQN), dynamic reward shaping, and an active learning module to address these issues in a unified learning framework. The main contribution is the implementation of Dynamic Reward Scaling for Multivariate Time Series Anomaly Detection (DRSMT), which demonstrates how each component enhances the detection process. The VAE captures compact latent representations and reduces noise. The DQN enables adaptive, sequential anomaly classification, and the dynamic reward shaping balances exploration and exploitation during training by adjusting the importance of reconstruction and classification signals. In addition, active learning identifies the most uncertain samples for labeling, reducing the need for extensive manual supervision. Experiments on two multivariate benchmarks, namely Server Machine Dataset (SMD) and Water Distribution Testbed (WADI), show that the proposed method outperforms existing baselines in F1-score and AU-PR. These results highlight the effectiveness of combining generative modeling, reinforcement learning, and selective supervision for accurate and scalable anomaly detection in real-world multivariate systems.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列における異常の検出は、高次元性、ラベル付きデータ制限、センサ間の微妙な依存関係が大きな課題を引き起こす複雑な産業システムを監視するために不可欠である。 本稿では、変分オートエンコーダ(VAE)、LSTMベースのディープQネットワーク(DQN)、動的報酬形成、これらの問題に一元化学習フレームワークで対処するためのアクティブ学習モジュールを組み合わせた深部強化学習フレームワークを提案する。 主な貢献はマルチ変数時系列異常検出(DRSMT)のための動的リワードスケーリング(Dynamic Reward Scaling)の実装である。 VAEはコンパクトな潜在表現をキャプチャし、ノイズを低減する。 DQNは適応的、シーケンシャルな異常分類を可能にし、動的報酬形成は、再構成と分類信号の重要性を調整することで、トレーニング中の探索と活用のバランスをとる。 さらに、アクティブラーニングは、ラベル付けの最も不確実なサンプルを特定し、広範囲な手作業による監督の必要性を減らす。 Server Machine Dataset (SMD) と Water Distribution Testbed (WADI) という2つの多変量ベンチマーク実験により、提案手法はF1スコアとAU-PRの既存のベースラインよりも優れていることが示された。 これらの結果は,実世界の多変量系における高精度かつスケーラブルな異常検出のための生成モデル,強化学習,選択的監視の組み合わせの有効性を強調した。

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