深度學習時間序列異常檢測算法有哪些？

發布時間：2022-04-01 16:17:27 作者：學術小編 來源：m.1888yd.cn

基于深度學習的時間序列異常檢測算法，主要可以分為以下這么幾種 a) 針對正常數據進行訓練建模，然后通過高重構誤差來識別異常點，即 生成式（Generative） 的算法，往往是無監督的，如自編碼器（Auto Encoder）類 或者回聲狀態網絡（Echo State Networks）。 b) 對數據的概率分布進行建模，然后根據樣本點與極低概率的關聯性來識別異常點，如DAGMM [1] 。

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