Nyligen har införandet av det generativa kontrariska nätverket (GAN) och dess varianter möjliggjort skapandet av realistiska syntetiska prover, som har använts för att utvidga träningsset. Tidigare arbete fokuserade främst på dataförstärkning för halvövervakade och övervakade uppgifter. I detta dokument fokuserar vi istället på oövervakad anomalidetektering och föreslår en ny generativ dataförstärkningsram optimerad för denna uppgift. Genom att använda en GAN variant som kallas motarial autoencoder (AAE), vi införa en fördelning på latent utrymme av datasetet och systematiskt prov det latenta utrymmet för att generera konstgjorda prover. Såvitt vi vet är vår metod den första dataförstärkningstekniken som fokuserar på att förbättra prestandan vid oövervakad anomalidetektering. Vi validerar vår metod genom att demonstrera konsekventa förbättringar i flera verkliga datauppsättningar 1.
Lim m.fl. först lägga fram en dataförstärkning teknik som fokuserar på att förbättra prestanda i oövervakad anomali upptäckt baserad på GAN REF.
DOPING: Generative Data Augmentation for Unsupervised Anomaly Detection with GAN
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}