异常检测是一个在各个研究领域和应用领域内得到广泛研究的重要问题。本研究的目的有两个方面:首先,我们对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的综述。此外,我们还回顾了这些方法对不同应用领域异常的应用,并评估了它们的有效性。我们根据所采用的基本假设和方法,将最先进的研究技术分为不同的类别。在每一类中,我们概述了基本的异常检测技术,以及它的变体,并给出了关键的假设,以区分正常行为和异常行为。对于我们介绍的每一类技术,我们还介绍了它们的优点和局限性,并讨论了这些技术在实际应用领域中的计算复杂性。最后,我们概述了研究中的未决问题和采用这些技术时所面临的挑战。

成为VIP会员查看完整内容
20190114-DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION A SURVEY.pdf
214

相关内容

机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【综述】交通流量预测,附15页论文下载
专知会员服务
130+阅读 · 2020年4月23日
专知会员服务
102+阅读 · 2020年3月12日
2019->2020必看的十篇「深度学习领域综述」论文
专知会员服务
269+阅读 · 2020年1月1日
深度学习视频中多目标跟踪:论文综述
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月13日
深度学习自然语言处理综述,266篇参考文献
专知会员服务
228+阅读 · 2019年10月12日
异常检测论文大列表:方法、应用、综述
专知
126+阅读 · 2019年7月15日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
40+阅读 · 2019年6月8日
深度学习目标检测算法综述
AI研习社
25+阅读 · 2019年2月1日
深度学习时代的目标检测算法综述
AI前线
10+阅读 · 2017年9月22日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月29日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月11日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
5+阅读 · 2017年4月12日
VIP会员
相关VIP内容
【综述】交通流量预测,附15页论文下载
专知会员服务
130+阅读 · 2020年4月23日
专知会员服务
102+阅读 · 2020年3月12日
2019->2020必看的十篇「深度学习领域综述」论文
专知会员服务
269+阅读 · 2020年1月1日
深度学习视频中多目标跟踪:论文综述
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月13日
深度学习自然语言处理综述,266篇参考文献
专知会员服务
228+阅读 · 2019年10月12日
相关论文
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月29日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月11日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
5+阅读 · 2017年4月12日
微信扫码咨询专知VIP会员