anomaly transformer代码解读

根据提供的引用内容，我无法直接提供"anomaly transformer"代码的解读，因为没有提供具体的代码。但是，我可以根据引用内容给出一些关于异常检测和关联差异的解释。

异常检测是一种用于识别数据集中异常点的技术。在引用中提到，异常检测可以根据关联差异标准化重建误差来进行。具体来说，通过计算重建误差，可以得到一个关于数据点异常程度的分数。如果重建误差越大，那么异常分数也会越大，表示该数据点越可能是异常点。

关联差异是指正常点和异常点之间的差异。根据引用的描述，对于异常点来说，关联差异较小；而对于正常点来说，关联差异较大。这意味着异常点和正常点在某些特征上具有相似性，但在其他特征上存在明显的差异。

综上所述，异常检测可以通过计算重建误差和关联差异来判断数据点的异常程度。重建误差越大，异常分数越大；而关联差异越小，异常分数也越大。