用于無監督異常檢測的深度自編碼器高斯混合模型
DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION
摘要
2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 1 INTRODUCTION
2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 2 RELATED WORK
2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3 DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL
3.1 OVERVIEW
2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3.2 COMPRESSION NETWORK
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2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 其中ˆγ 是用于軟混合成分隸屬度預測的K維向量。P是由參數化的多層網絡的輸出。給定一批N個樣本即其隸屬度預測，∀1 ≤ k ≤ K，我們可以進一步估計GMM中的參數如下：
2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 有了預測參數，樣本能量函數進一步推斷出來：
2018ICLR會議論文：無監督異常檢測的深度自編碼高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3.4 OBJECTIVE FUNCTION
給定N個樣本資料集，指導DAGMM訓練的目标函數構造如下：
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