I detta dokument angriper vi problemet med att upptäcka anomalier genom att direkt modellera datadistributionen med djupa arkitekturer. Vi föreslår djupt strukturerade energibaserade modeller (DSEBM), där energifunktionen är resultatet av ett deterministiskt djupt neuralt nätverk med struktur. Vi utvecklar nya modellarkitekturer för att integrera EBM med olika typer av data såsom statiska data, sekventiella data och rumsliga data, och tillämpar lämpliga modellarkitekturer för att anpassa sig till datastrukturen. Vår träningsalgoritm bygger på den senaste utvecklingen av poängmatchning (Hyvärinen, 2005), som förbinder en EBM med en regulariserad autoenkoder, vilket eliminerar behovet av komplicerade provtagningsmetoder. Statistiskt sunda beslutskriterium kan härledas för att upptäcka anomalier ur energilandskapet i datadistributionen. Vi undersöker två beslutskriterier för att upptäcka avvikelser: energipoängen och återuppbyggnadsfelet. Omfattande empiriska studier av referensuppgifter visar att vår föreslagna modell konsekvent matchar eller överträffar alla konkurrerande metoder.
Zhai m.fl. REF använder en energibaserad modell i form av en regulariserad autoenkoder för att kartlägga varje prov till en energipoäng, vilket är den uppskattade negativa logsannolikheten för provet under datadistributionen.
Deep Structured Energy Based Models for Anomaly Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}