Anomalies in time-series provide insights of critical scenarios across a range of industries, from banking and aerospace to information technology, security, and medicine. However, identifying anomalies in time-series data is particularly challenging due to the imprecise definition of anomalies, the frequent absence of labels, and the enormously complex temporal correlations present in such data. The LSTM Autoencoder is an Encoder-Decoder scheme for Anomaly Detection based on Long Short Term Memory Networks that learns to reconstruct time-series behavior and then uses reconstruction error to identify abnormalities. We introduce the Denoising Architecture as a complement to this LSTM Encoder-Decoder model and investigate its effect on real-world as well as artificially generated datasets. We demonstrate that the proposed architecture increases both the accuracy and the training speed, thereby, making the LSTM Autoencoder more efficient for unsupervised anomaly detection tasks.


翻译:时间序列中的异常现象提供了从银行和航空到信息技术、安全和医学等一系列行业的关键情景的洞察力。然而,由于对异常现象的定义不准确、标签的经常缺乏以及这些数据中存在的极其复杂的时间相关性,查明时间序列数据中的异常现象尤其具有挑战性。 LSTM Autoencoder 是一种基于长期短期记忆网络的异常检测的计算器-代号计划,它学会了重建时间序列行为,然后利用重建错误来识别异常现象。我们引入了Denoising 架构,作为LSTM Encoder-Decoder模型的补充,并调查其对现实世界的影响以及人为生成的数据集。我们证明,拟议的架构提高了准确性和培训速度,从而使 LSTM Autocuder更高效地完成不受监控的异常检测任务。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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