Anomaly upptäckt är ett betydande och därmed välstuderade problem. Att utveckla effektiva metoder för att upptäcka anomalier för komplexa och högdimensionella data är dock fortfarande en utmaning. Eftersom Generativa Adversarial Networks (GAN) kan modellera de komplexa högdimensionella distributionerna av verkliga data, erbjuder de ett lovande tillvägagångssätt för att ta itu med denna utmaning. I detta arbete föreslår vi en anomali detektionsmetod, Adversarially Learned Anomaly Detection (ALAD) baserad på dubbelriktade GANs, som härleder motsträvigt inlärda funktioner för anomali detektion uppgift. ALAD använder sedan rekonstruktionsfel baserat på dessa motsträvigt inlärda funktioner för att avgöra om ett dataprov är avvikande. ALAD bygger på de senaste framstegen för att säkerställa data-rymd och latent-rymd cykel-konsistenser och stabilisera GAN utbildning, vilket resulterar i avsevärt förbättrad anomali detektion prestanda. ALAD uppnår toppmodern prestanda på en rad olika bild- och tabelldatauppsättningar samtidigt som den är flera hundrafaldigt snabbare vid testtidpunkten än den enda publicerade GAN-baserade metoden.
Houssam Zenati m.fl. REF föreslog Adversarial Learned Anomaly Detection (ALAD) baserat på dubbelriktade GAN, som härleder kontraariska inlärda funktioner för anomali upptäckt uppgift baserad på Anogan och använder rekonstruktionsfel baserade på dessa kontrarisiva inlärda funktioner för att avgöra om ett dataprov är anomal.
Adversarially Learned Anomaly Detection
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}