I maskininlärning, nyhet upptäckt är uppgiften att identifiera nya osynliga data. Under träningen finns endast prover från den normala klassen tillgängliga. Proverna klassificeras som normala eller onormala genom tilldelning av en ny poäng. Här föreslår vi nya detektionsmetoder baserade på träningsvarianta autoencoders (VAEs) på normala data. Eftersom onormala prover inte används under utbildningen, definierar vi nya mätvärden baserade på (delvis kompletterande) antaganden om att VEA är mindre kapabel att rekonstruera onormala prover väl, att onormala prover mer kraftigt bryter mot VAE regularizer, och att onormala prover skiljer sig från normala prover inte bara i input-feature utrymme, men också i VAE latent utrymme och VEA utgång. Dessa metoder kombineras med olika användningsmöjligheter (t.ex. provtagning) den probabilistiska VEA för att erhålla skalor nya poäng, ger en stor familj av metoder. Vi tillämpar dessa metoder för magnetisk resonanstomografi, nämligen för att upptäcka diffusion-rymd (q-rymd) avvikelser i diffusion MRI skannar av multipel skleros patienter, dvs... att upptäcka multipel skleros lesioner utan att använda någon lesion etiketter för utbildning. Många av våra metoder överträffar tidigare föreslagna q-rymd nya detektionsmetoder. Vi utvärderar också de föreslagna metoderna på MNIST handskrivna siffror dataset och visar att många av dem kan överträffa state of the art.
Vasilev m.fl. REF tillämpade VAE för anomalisdetektering av MRT-data i diffusionsutrymmet (q-rymd).
q-Space Novelty Detection with Variational Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}