基于非线性降维自编码器的异常检测

Scidown文献预览系统！

作者：scidown 发布时间：2023-01-09 10:03:40 文章标题：

基于非线性降维自编码器的异常检测( Anomaly Detection Using Autoencoders with Nonlinear Dimensionality Reduction )

文章作者：

M Sakurada T Yairi anomaly detection auto-assosiative neural network autoencoder denoising autoencoder dimensionality reduction fault detection nonlinear novelty detection spacecrafts

文章简述：

本文提出在异常检测任务中使用非线性降维自动编码器。作者通过使用自动编码器对人工数据和真实数据进行降维，并将其与线性PCA和核PCA进行比较，以阐明其性质。人工数据是由Lorenz系统生成的，真实数据是航天器的遥测数据。本文证明了自动编码器能够检测出线性主成分分析失败的细微异常。此外，自动编码器可以通过将其扩展到去噪自动编码器来提高其精度。此外，自动编码器可以作为非线性技术使用，而不需要核PCA所要求的复杂计算。最后，作者检查了自动编码器隐藏层中的学习特征，并提出自动编码器正确地学习正常状态，并随着异常输入而不同地激活。

文章下载地址（开放版）：