robust and explainable autoencoder

Robust and explainable autoencoders是一种用于无监督时间序列异常检测的方法，其具有鲁棒性和可解释性。根据引用的ICDE 2022论文，这种方法采用了一种鲁棒的深度自编码器技术，可以有效地识别时间序列数据中的异常值。该方法通过使用对抗训练和稀疏性约束来提高模型的鲁棒性，同时通过可解释的特征表示来增加对异常值的解释能力。

此外，根据引用的KDD 2017论文，该方法还可以应用于其他领域的异常检测任务。该论文提出了使用鲁棒的深度自编码器进行异常检测的框架，并且在多个真实数据集上进行了实验证明了其有效性。

此外，引用的ICDM 2017论文提到了使用自编码器集成进行异常检测的方法。这种方法通过组合多个自编码器模型的输出来提高异常检测的性能和鲁棒性。

综上所述，robust and explainable autoencoders是一种具有鲁棒性和可解释性的自编码器方法，适用于无监督时间序列异常检测任务，并且在多个研究论文中得到了验证和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【论文合集】Awesome Anomaly Detection](https://blog.csdn.net/m0_61899108/article/details/129831851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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