用于无监督异常检测的深度自编码器高斯混合模型
DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION
摘要
2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 1 INTRODUCTION
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2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 2 RELATED WORK
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2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3 DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL
3.1 OVERVIEW
2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3.2 COMPRESSION NETWORK
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2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3.3 ESTIMATION NETWORK
2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 其中ˆγ 是用于软混合成分隶属度预测的K维向量。P是由参数化的多层网络的输出。给定一批N个样本即其隶属度预测,∀1 ≤ k ≤ K,我们可以进一步估计GMM中的参数如下:
2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 有了预测参数,样本能量函数进一步推断出来:
2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3.4 OBJECTIVE FUNCTION
给定N个样本数据集,指导DAGMM训练的目标函数构造如下:
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2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3.5 RELATION TO VARIATIONAL INFERENCE
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2018ICLR会议论文:无监督异常检测的深度自编码高斯混合模型DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISE 3.6 TRAINING STRATEGY
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