Anomaly-Transformer模型实现

Anomaly Transformer模型是一种用于时间序列异常检测的模型。它基于经典的自回归分析和状态空间模型，并通过使用Anomaly-Attention机制将普通架构更新为Anomaly Transformer。具体实现方法可以参考论文《Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy》中的描述。

相关问题

anomaly-transformer

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ANOMALY TRANSFORMER: TIME SERIES ANOMALY DETECTION WITH ASSOCIATION DISCREPANCY 论文解读](https://blog.csdn.net/xuecaisun/article/details/130596687)[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: 50%"]
- *2* [BP-LSTM-Attention-transformer，含数据，可直接运行，TensorFlow](https://download.csdn.net/download/qq_30803353/87462558)[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: 50%"]
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Anomaly-Transformer数据集

Anomaly-Transformer是一个用于时间序列异常检测的模型，它基于自注意力机制和序列关联性计算来捕捉时间序列数据中的异常模式。根据提供的引用，该模型的代码已经在GitHub上开源，你可以通过该链接获取更多关于代码的详细信息。

Anomaly-Transformer模型在运行时需要使用数据集进行训练和测试。然而，在提供的引用中，并没有提到Anomaly-Transformer模型所使用的具体数据集的名称或来源。因此，无法确定它所使用的数据集是什么。

如果你想进一步了解Anomaly-Transformer模型所使用的数据集，请参考相关文献或参考资料，并查找有关该模型所使用数据集的详细信息。