Novelty detektion är problemet med att identifiera om en ny datapunkt anses vara en inlier eller en utlier. Vi utgår från att utbildningsdata finns tillgängliga för att beskriva endast inlierdistributionen. Nyligen tillvägagångssätt främst utnyttja djup kodare-dekoder nätverk arkitekturer för att beräkna en rekonstruktion fel som används för att antingen beräkna en nyhet poäng eller för att träna en en-klassificerare. Även om vi utnyttjar ett nytt nätverk av det slaget, tar vi ett probabilistiskt tillvägagångssätt och beräknar effektivt hur troligt det är att ett urval genereras av den inre distributionen. Vi uppnår detta med två huvudsakliga bidrag. För det första gör vi beräkningen av den nya sannolikheten möjligt eftersom vi linjärisera parameteriserade grenrör fånga den underliggande strukturen av inlier fördelningen, och visa hur sannolikheten faktorizes och kan beräknas med avseende på lokala koordinater för grenröret tangent utrymme. För det andra förbättrar vi utbildningen av autoencoder-nätverket. En omfattande uppsättning resultat visar att metoden uppnår toppmoderna resultat på flera referensdatauppsättningar.
I REF forskare använder en probabilistic approach för att beräkna hur troligt ett prov är avvikande via adversarial autoencoders.
Generative Probabilistic Novelty Detection with Adversarial Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}