Recent studies have shown that autoencoder-based models can achieve superior performance on anomaly detection tasks due to their excellent ability to fit complex data in an unsupervised manner. In this work, we propose a novel autoencoder-based model, named StackVAE-G that can significantly bring the efficiency and interpretability to multivariate time series anomaly detection. Specifically, we utilize the similarities across the time series channels by the stacking block-wise reconstruction with a weight-sharing scheme to reduce the size of learned models and also relieve the overfitting to unknown noises in the training data. We also leverage a graph learning module to learn a sparse adjacency matrix to explicitly capture the stable interrelation structure among multiple time series channels for the interpretable pattern reconstruction of interrelated channels. Combining these two modules, we introduce the stacking block-wise VAE (variational autoencoder) with GNN (graph neural network) model for multivariate time series anomaly detection. We conduct extensive experiments on three commonly used public datasets, showing that our model achieves comparable (even better) performance with the state-of-the-art modelsand meanwhile requires much less computation and memory cost. Furthermore, we demonstrate that the adjacency matrix learned by our model accurately captures the interrelation among multiple channels, and can provide valuable information for failure diagnosis applications.


翻译:最近的研究表明,基于自动编码器的模型可以在异常探测任务上取得优异的性能,因为其极有能力以不受监督的方式匹配复杂数据。在这项工作中,我们提议了一个名为StackVAE-G的新型自动编码器模型,名为StackVAE-G,该模型可以极大地将效率和可解释性带到多变时间序列异常探测中。具体地说,我们利用堆叠式整块式电解码的重整和重力共享计划在时间序列中各频道之间的相似性,以减少学习过的模型的规模,并减轻培训数据中未知的噪音。我们还利用一个图形学习模块学习稀疏的对称矩阵,以明确捕捉多个时间序列频道之间的稳定相互关系结构,以便进行可解释性模式重建相互关联的渠道。把这两个模块结合起来,我们采用堆叠式轮廓式自动编码器(变换式自动编码器)与GNNN(绘图神经网络)模型,用于多变时间序列异常探测。我们对三种常用的公共数据集进行了广泛的实验,表明我们的模型能够(甚至)与状态相近似(更佳地)地)与可解释的模拟模型和反复分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
114+阅读 · 2022年4月21日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月25日
Arxiv
16+阅读 · 2021年3月2日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
114+阅读 · 2022年4月21日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员