資料介紹
高維數(shù)據(jù)的無監(jiān)督異常檢測是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要挑戰(zhàn)之一。雖然先前基于單一深度自動編碼器和密度估計的方法已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展,但是其僅通過一個深度自編碼器來生成低維表示,這表明沒有足夠的信息來執(zhí)行后續(xù)的密度估計任務(wù)。為了解決上述問題,文中提出了一種混合自動編碼器高斯混合模型(Miκ ed auto- encoding Gaussian Mixture Model, MAGMM)。MAGMM使用混合自動編碼器來代替單一深度自動編碼器生成串聯(lián)的低維表示,因此它可以保存來自輸入樣本的特定集群的關(guān)鍵信息。此外,其利用分配網(wǎng)絡(luò)來約束混合自動編碼器,這樣毎個樣本都可以分配給一個占主導(dǎo)地位的自動編碼器。利用上述機(jī)制, MAGMM避免了陷入局部最優(yōu),降低了重構(gòu)誤差,從而可以促進(jìn)密度估計任務(wù)的完成,提高高維數(shù)據(jù)異常檢測的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法優(yōu)于 DAGMM,并在標(biāo)準(zhǔn)F1分?jǐn)?shù)上提高了29%。
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