I den här tidningen introducerar vi autoencoderensembler för oövervakad avvikande upptäckt. Ett problem med neurala nätverk är att de är känsliga för buller och ofta kräver stora datamängder för att fungera robust, samtidigt som ökande datastorlek gör dem långsamma. Som ett resultat av detta finns det bara ett fåtal befintliga verk i litteraturen om användningen av neurala nätverk för att upptäcka avvikelser. Detta dokument visar att neurala nätverk kan vara en mycket konkurrenskraftig teknik för andra befintliga metoder. Den grundläggande idén är att slumpmässigt variera på konnektivitet arkitektur autoencoder för att få betydligt bättre prestanda. Dessutom kombinerar vi denna teknik med en adaptiv provtagningsmetod för att göra vår strategi mer effektiv och effektiv. Experimentella resultat som jämför det föreslagna tillvägagångssättet med hjärtdetektorer presenteras på flera referensdata som visar exaktheten i vårt tillvägagångssätt.
Dessutom användes autoencoder-ensembler i REF för oövervakad avvikelsedetektering.
Outlier Detection with Autoencoder Ensembles.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}