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第十篇论文PPT.pptx

时间序列

异常检测

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Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoders with Attention 使用带有注意力机制的变分自编码器进行能量时间序列数据的无监督异常检测

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Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational

Recurrent Autoencoders with Attention

使用带有注意力机制的变分自编码器进行能量时间序列数据的无监督异常检测

•

2018

•

IEEE

•

VAE+Attention+ 无监督 + 异常检测 + 时间序列

一、概括

3 、目标：检测时序中的异常

1 、研究领域：可再生能源领域，太阳能光伏发电网络流量

4 、方法：基于 VAE 为主要框架，中间加入变分注意力机制。

时序数据

5 、结论：该模型是一种通用的、无监督的、可扩展的时间序列数据异常检测框架，

该模型能够利用概率重建度量作为异常分数来检测异常模式

2 、研究对象：相关传感器收集到的数据

二、相关引入工作

2 、本文的主要工作

（ 1 ）提出一重基于重构的无监督模型，采用基于递归编码和解码的变分自编码器

（ VAE ） ;

（ 2 ）提出变分自注意力机制改进编码解码过程；

（ 3 ）提出的框架是时序数据异常检测的通用框架；

（ 4 ）本文应用于太阳能光伏发电的时间序列。

1 、数据缺乏标签

无监督

二、相关引入工作

3 、 Autoencoder(AE)

：训练过程是无监督的，包括最小化损失函数，使得 X' 接近 X

AE 以数值 z 的

方式描述潜在空间

VAE 以概率分布的

方式描述对潜在空间的

观察

在数据生成方面表现出

巨大的应用价值

4 、 VAE 变分自编码器

将给定输入的每个潜在特征表示为概率分布。当从

潜在状态解码时，将从每个潜在状态分布中随机采

样，生成一个向量作为解码器模型的输入。

先验分布

本文用标准正态分布

4 、 VAE 变分自编码器

二、相关引入工作

VAE:

(1) 编解码过程，实质上实施了连续，平滑的

潜在空间表示。

(2) 对于潜在分布的所有采样，期望解码器模

型能够准确重构输入。

(3) 在潜在空间中相邻的值应该与非常类似的

重构相对应。

每个潜在状态将注意力放在其附近

（即上下文），涉及到 Aenon 机

制。

小结 AE 与 VAE:

(1) 尽管 VAE 整体结构与自编码器 AE 结构类似，但 VAE 的作用原理和 AE 的作用原理完全不同 ;

(2)VAE 的“编码器”和“解码器” 的输出都是受参数来约束变量的概率密度分布，而不是某种特定的编码。

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