1 ディープラーニングにおける時系列データの異常検知方法. 動機 Auto-Encoderに最近興味があり試してみたかったから 画像を入力データとして異常行動を検知してみたかったから (World modelと関連があるから) LSTMベースの異常検知アプローチ 以下の二つのアプローチがある(参考) LSTMを分類器として、正常か異常の2値分類 これは単純に時系列データを与えて…
1.1 オートエンコーダとは？; 1.2 異常はどうやって判定するの？; 2 オートエンコーダの実装.
はじめに 前回の記事で時系列入力に対するオートエンコーダーを組んだ。 aotamasaki.hatenablog.com 今回は潜在変数を正規分布に押し込むというVariational AutoEncoderを組んでみた。CNNとVAEを組み合わせる記事は割と見つかるのに、RNNとなったとたん見つからないものである。 2.1 CSVファイルの読み込み; 2.2 Windowサイズ100の入力用時系列データセットを生成; 2.3 データが0～1に収まるように正規化する。
東芝は、インフラ設備などに取り付けた複数センサーから得られる時系列データについて、時間のずれを自動補正するai技術「lamtss」を開発した。
目次.
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