Paper Review (2) 썸네일형 리스트형 Paper Review - " MEMTO: Memory-guided Transformer for Multivariate Time Series Anomaly Detection" 해당 논문은 NeurIPS 컨퍼런에 기재된 논문입니다.저자- Junho Song 외 4인Introduction이상 탐지의 과제: 중요 인프라의 다양한 센서에서 발생하는 시계열 데이터에서 이상 탐지는 데이터 불균형으로 인해 복잡하고 레이블이 지정되지 않은 이상이 많다. 각 시점의 데이터가 정상인지 비정상인지 식별하는 것이 목표이다.비지도 학습 접근법: 이상 징후는 레이블이 지정되지 않은 경우가 많기 때문에, 모델이 정상 데이터로만 훈련되는 비지도 학습 작업으로 접근한다. 이 접근법은 훈련 중 이상 징후에 대한 사전 지식을 가정하지 않는다.전통적인 방법과 현대적인 방법:one-class SVM 및 isolation forest와 같은 전통적인 방법은 널리 사용되었지만 시계열 데이터에서 복잡한 시간 역학 및 .. Paper Review - 'ANOMALY TRANSFORMER: TIME SERIES ANOMALYDETECTION WITH ASSOCIATION DISCREPANCY' 해당 논문은 ICLR( International Conference on Learning Representations )에 2022년 출판된 학술 논문입니다.저자: Jiehui Xu∗ , Haixu Wu∗ , Jianmin Wang, Mingsheng Long INTRODUCTION이상 징후 탐지의 과제: 실제 시스템은 다중 센서에 의해 모니터링되는 지속적인 데이터를 생성한다. 이러한 데이터 스트림에서 이상 징후를 탐지하는 것은 보안 침해와 재정적 손실을 방지하는 데 매우 중요하다. 그러나 이상 징후는 드물고 방대한 양의 정상 데이터에 의해 가려지는 경우가 많아 식별하기 어렵고 레이블을 지정하는 데 비용이 많이 든다.고전적 방법의 한계: LOF 및 1-클래스 SVM과 같은 전통적인 이상 탐지 방법은 시간.. 이전 1 다음
