时间序列-异常检测(Anomaly Detection)(四):深度学习方法
一、概述
基于深度学习的时间序列异常检测算法,主要可以分为以下这么几种:
- 针对正常数据进行训练建模,然后通过高重构误差来识别异常点,即生成式(Generative)的算法,往往是无监督的,如自编码器(Auto Encoder)类 或者回声状态网络(Echo State Networks)。
- 对数据的概率分布进行建模,然后根据样本点与极低概率的关联性来识别异常点,如DAGMM
- 通过标注数据,告诉模型正常数据点长什么样,异常数据点长什么样,然后通过有监督算法训练分类模型,也称判别式(Discriminative)算法。
在判别式里面,包括时间序列的特征工程和各种有监督算法,还有端到端的深度学习方法。在端到端的深度学习方法里面,包括前馈神经网络,卷积神经网络,或者其余混合模型等常见算法。借用张图大致做一个总结:
二、几种深度学习方法实例
1、基于AutoEncoder的异常检测算法(无监督)
2、Deep SVDD的异常检测方法(无监督)
来自论文Deep One-Class Classification
一句话概括它的思想:使用一个神经网络
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