码迷,mamicode.com
首页 > Web开发 > 详细

Auto-encoder 在异常检测中的应用

时间:2017-05-09 23:18:25      阅读:1622      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:解决   9.png   好的   网络   序列   die   提取   toe   输入   

1 Auto-encoder 目的是提取特征.  Auto-encoder能恢复样本训练过程,就保证了隐含层提取的特征是样本的重要,本质的特征,否则不能恢复样本.

2 用样本学习好Auto-encoder, 将时间序列样本,输入训练好的auto-encoder, 如果输出与输入残差值(平方误差和等)小表示没有异常发生,否则发生异常.

3 隐含层提取的特征很难表达,变分自编码器(Variational autoencoder,VAE):编码数据的分布 是一个描述隐含层特征的特殊自动编码器

4 RNN:

技术分享

技术分享

 

  LSTM:

LSTM(Long-Short Term Memory)

原生的RNN会遇到一个很大的问题,叫做 The vanishing gradient problem for RNNs,也就是后面时间的节点对于前面时间的节点感知力下降,也就是忘事儿,这也是NN在很长一段时间内不得志的原因,网络一深就没法训练了,深度学习那一套东西暂且不表,RNN解决这个问题用到的就叫LSTM,简单来说就是你不是忘事儿吗?我给你拿个小本子把事记上,好记性不如烂笔头嘛,所以LSTM引入一个核心元素就是Cell。

 

技术分享

 

Auto-encoder 在异常检测中的应用

标签:解决   9.png   好的   网络   序列   die   提取   toe   输入   

原文地址:http://www.cnblogs.com/z00200157/p/6833071.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
0条  
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有 京ICP备13008772号-2
迷上了代码!