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RSM-GAN: A Convolutional Recurrent GAN for Anomaly Detection in Contaminated Seasonal Multivariate Time Series

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RSM-GAN: A Convolutional Recurrent GAN for Anomaly Detection in

Contaminated Seasonal Multivariate Time Series

RSM-GAN ：用于污染季节多变量时间序列异常检测的卷积递归 GAN

•

2019

•

Compute Science

•

GAN+Attention+ConvlSTM+ 无监督

一、概括

2 、目标：进行异常检测

1 、研究对象：多变量时间序列 MTS

3 、方法：无监督，提出“多变量生成对抗网络 RSM-GAN”

4 、结论：在真实与合成数据中分别提高 30% 和 16% 的精度。

用到了很多熟悉的算法： GAN+Attention+Convolution+LSTM

二、相关引入工作

3 、存在的缺陷：

（ 1 ）以上方法不能解决季节性问题；

（ 2 ）大多模型假设训练过程数据是正常的，无污染的，但是事实上，数据常含有噪声。

1 、关于时间序列

（ 1 ）若不能很好捕获时间的依赖性，则导致模型错误和高误报率；

（ 2 ）对于季节性数据具有不规则性和复杂性，难以建模

2 、关于时序异常检测前人做的相关研究

（ 1 ） VAE+RNN——> 非常适合捕获时间和空间的相关性，并且通过检测重建误差来

进行异常检测

（ 2 ） GAN

……

三、作者提出的方法

1 、作者提出的方法 RSM-GAN

将原始 MTS 序列输入转换成具有图像结

构的多通道相关矩阵（ MCM ）

使用 ConvLSTM 通过新的平滑 Aenon

机制来建立时间依赖关系模型

利用残差相关矩阵 + 新的评分机

制 + 因果推理框架实现异常检测

训练带有 AE 的 GAN

为了提高模型抗污染性的稳健性

让模型用过相似度来决定所有先前步骤的重要性

第一个将 GAN 用于

MTS 的团队之一！！！

三、作者提出的方法

2 、相关引入

（ 1 ）一个多元时间序列 MTS 定义为

（ 2 ）目标是预测两个 AD 结果：



T 后的时间点 t 与异常的相关性；



时间序列导致的异常

n 是时序数目

T 是历史训练数据的长

度

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是肉球哇

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