GANomaly算法介绍

GANomaly是一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)的异常检测算法。与传统的基于统计学的异常检测方法不同，GANomaly使用了GAN来生成真实数据的分布，并且能够检测到与生成数据分布不符合的异常点。GANomaly的主要思想是将一个生成器和一个判别器同时训练，生成器的目标是生成接近真实数据的样本，而判别器是和生成器对抗的，用于区分生成器生成的假样本和真实样本。在GANomaly中，异常点被认为是生成器生成的样本与真实数据分布之间不同的点。GANomaly在不同的领域都有着良好的表现，例如图像、视频、语音等。