Djup autoenkoder har i stor utsträckning använts för att upptäcka anomalier. Utbildning på normala data, autoencoder förväntas producera högre återuppbyggnad fel för onormala ingångar än de normala, som antas som ett kriterium för att identifiera avvikelser. Detta antagande håller dock inte alltid i praktiken. Det har observerats att autoenkodern ibland "generaliserar" så väl att den också kan rekonstruera anomalier väl, vilket leder till miss upptäckt av anomalier. För att minska denna nackdel för autoencoder baserad anomali detektor, föreslår vi att öka autoencoder med en minnesmodul och utveckla en förbättrad autoencoder kallas minne-augmented autoencoder, dvs.. Det är MemAE. Eftersom en inmatning, MemAE först får kodningen från kodaren och sedan använder den som en fråga för att hämta de mest relevanta minnesobjekt för rekonstruktion. På träningsstadiet uppdateras minnets innehåll och uppmuntras att representera de prototypiska elementen i de normala uppgifterna. På teststadiet kommer det lärda minnet att fixeras, och rekonstruktionen erhålls från några utvalda minnesposter av de normala data. Återuppbyggnaden kommer således att vara nära ett normalt prov. På så sätt kommer de rekonstruerade felen på anomalier att förstärkas för att upptäcka anomalier. MemAE är fritt från antaganden om datatypen och ska därmed tillämpas generellt på olika uppgifter. Experiment på olika dataset bevisar utmärkt generalisering och hög effektivitet av den föreslagna MemAE.
Nyligen föreslår REF att kombinera minnesmekanism och autokodare för anomalisdetektering.
Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-Augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}