anomaly transformer

异常变压器是指在电力系统中，由于某些原因导致变压器出现异常情况，例如温度过高、绝缘损坏、短路等。这些异常情况可能会导致变压器损坏，甚至引发火灾等严重后果。因此，对于异常变压器需要及时检修或更换，以确保电力系统的安全稳定运行。

相关问题

anomaly transformer程序

Anomaly Transformer是一种基于变压器的异常检测模型，它使用自适应和对抗训练过程。该模型的架构使其能够快速训练和测试，并且能够处理大输入序列。与简单的基于变压器的编码器-解码器网络相比，Anomaly Transformer通过一种对抗性训练程序来缓解重建误差，从而更好地检测异常。\[2\]

在Anomaly Transformer的代码中，可以看到使用了一种名为EncoderAtt的编码器。在该编码器中，通过将原来的.cuda()替换为.to(device)，将模型移动到指定的设备上进行训练和推断。具体来说，self.encoder = EncoderAtt(input_size=self.X.shape\[1\], hidden_size=encoder_hidden_size, T=T).to(device)这行代码将EncoderAtt模型移动到指定的设备上。\[3\]

Anomaly Transformer的代码可以在GitHub上找到，具体地址是：GitHub - thuml/Anomaly-Transformer: About Code release for "Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy" (ICLR 2022 Spotlight) \[1\]。你可以在该代码库中找到更多关于Anomaly Transformer的实现细节和使用方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Anomaly-Transformer (ICLR 2022 )代码通过CPU复现](https://blog.csdn.net/weixin_44385635/article/details/130146282)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data](https://blog.csdn.net/zj_18706809267/article/details/125059124)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Anomaly Transformer代码解读

Anomaly Transformer是一种用于时间序列异常检测的深度学习模型，主要基于Transformer模型进行改进和优化。其主要思路是通过在Transformer的编码器中加入多层注意力机制来对时间序列数据进行建模，从而实现异常检测的功能。

具体来说，Anomaly Transformer的编码器主要由以下几部分组成：

1. 输入嵌入层：将时间序列数据转换为向量形式，并进行输入特征的选取和处理。
2. 堆叠式多层自注意力层（S-MHSA）：在每一层自注意力层中，模型会自动捕捉时间序列中的相关性，并从中学习到更加丰富的特征表示。
3. 堆叠式多层前向传播层（FFN）：通过两个线性变换和一个ReLU激活函数来对特征向量进行进一步的非线性变换。
4. 全局平均池化层（GAP）：将所有特征向量进行平均池化，得到整个序列的特征表示。

通过以上组件的堆叠和组合，Anomaly Transformer可以对时间序列数据进行有效的建模，并从中学习到适合于异常检测的特征表示。同时，模型还可以通过引入外部监督信息，来进一步提升其检测能力。

关于Anomaly Transformer的具体实现和代码解读，请参考相关论文和代码库。如果您有相关问题或需要更详细的介绍，请继续提问。