【GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training-1-论文学习】的更多相关文章

《Explaining and harnessing adversarial examples》 论文学习报告

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…

《C-RNN-GAN: Continuous recurrent neural networks with adversarial training》论文笔记

出处:arXiv: Artificial Intelligence, 2016(一年了还没中吗?) Motivation 使用GAN+RNN来处理continuous sequential data,并训练生成古典音乐 Introduction In this work, we investigate the feasibility of using adversarial training for a sequential model with continuous data, and eva…

GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training-1-论文学习

通过对抗训练实现半监督的异常检测 Abstract 异常检测在计算机视觉中是一个经典的问题,即从异常中确定正常,但是由于其他类(即异常类)的样本数量不足,所以数据集主要基于一个类(即正常类).虽然该问题能够当成一个监督学习问题来处理,一个更有挑战性的问题是检测未知/不可见的异常情况,这将我们带入一个单类.半监督学习范式的空间.提出了一种新的异常检测模型,利用条件生成对抗网络,联合学习高维图像空间的生成和潜在空间的推理.在生成网络中采用编码-解码-编码子网络,使模型能够将输入图像映射到一个较低的维…

SAGAN:Self-Attention Generative Adversarial Networks - 1 - 论文学习

Abstract 在这篇论文中,我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN),它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的.长距离依赖的建模.传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节.在SAGAN中,可以使用来自所有特征位置的线索生成细节.此外,判别器可以检查图像中较远部分的细节特征是否一致.此外,最近的研究表明,生成器条件会影响GAN的性能.利用这一观点,我们将光谱归一化应用到GAN生成器上,发现这改善了训练的动态.提出的SAGAN比以前的研究的效果更好,在ImageNet数据…

CSAGAN：LinesToFacePhoto: Face Photo Generation from Lines with Conditional Self-Attention Generative Adversarial Network - 1 - 论文学习

ABSTRACT 在本文中,我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务.先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明,当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时,它们能够生成视觉上可信的图像.然而,这些模型无法合成具有完整定义结构的人脸图像,例如眼睛.鼻子.嘴巴等,特别是当条件线图缺少一个或多个部分时.为了解决这一问题,我们提出了一个条件自注意生成对抗网络(CSAGAN).我们在cGANs中引入了条件自注意机制来捕获面部不同区域之间的长范围依赖关系.我们还建立了一个多尺度判别器.大规模判别…

论文解读（ARVGA）《Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods》

论文信息 论文标题:Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods论文作者:Shirui Pan, Ruiqi Hu, Sai-fu Fung, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 众多图嵌入方法关注于保存图结构或最小化重构损失,忽略了隐表示的嵌入分布形式,因此本文提出对…

Machine Learning - XV. Anomaly Detection异常检測 (Week 9)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44783647 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Anomaly Detection异常检測 Problem Motivation问题的动机 Anomaly detection example Applycation of anomaly detection Note:for Frauddetection: users behavior exam…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 15—Anomaly Detection异常检测

Lecture 15 Anomaly Detection 异常检测 15.1 异常检测问题的动机 Problem Motivation 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法虽然主要用于无监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题.举例: 当飞机引擎从生产线上流出时需要进行QA(质量控制测试),数据集包含引擎的一些特征变量,比如运转时产生的热量,或者振动等.当有一个新的飞机引擎从生产线上流出,它具有特征变量 xtest .异常检测问…

斯坦福机器学习视频笔记 Week9 异常检测和高斯混合模型 Anomaly Detection

异常检测,广泛用于欺诈检测(例如“此信用卡被盗?”). 给定大量的数据点,我们有时可能想要找出哪些与平均值有显着差异. 例如,在制造中,我们可能想要检测缺陷或异常. 我们展示了如何使用高斯分布来建模数据集,以及如何将模型用于异常检测. 我们还将涵盖推荐系统,这些系统由亚马逊,Netflix和苹果等公司用于向其用户推荐产品. 推荐系统查看不同用户和不同产品之间的活动模式以产生这些建议. 在这些课程中,我们介绍推荐算法,如协同过滤算法和低秩矩阵分解. Problem Motivation 上面是一个…

[C10] 异常检测(Anomaly Detection)

异常检测(Anomaly Detection) 问题的动机 (Problem Motivation) 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法中的一个常见应用.这种算法的有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又和监督学习问题非常类似. 举例说明什么是异常检测: 假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎从生产线上流出时,你需要进行QA(质量控制测试),而作为这个测试的一部分,你测量了飞机引擎的一些特征变量,比如引擎运转时产生的热量,或者引擎的振…

Isolation-based Anomaly Detection

Anomalies are data points that are few and different. As a result of these properties, we show that, anomalies are susceptible to a mechanism called isolation. This paper proposes a method called Isolation Forest (iForest) which detects anomalies pur…

斯坦福NG机器学习课程：Anomaly Detection笔记

Anomaly Detection Problem motivation: 首先描写叙述异常检測的样例:飞机发动机异常检測 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaHVydXp1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 直观上发现,假设新的发动机在中间,我们非常大可能觉得是OK的.假设偏离非…

[CVPR 2016] Weakly Supervised Deep Detection Networks论文笔记

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #042eee } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "…

machine learning 之 Anomaly detection

自Andrew Ng的machine learning课程. 目录: Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Developing and Evaluating an Anomaly Detection System Anomaly Detection vs. Supervised Learning Choosing What Features to Use Multivariate Gaussian Distribution Ano…

异常检测(Anomaly Detection)

十五.异常检测(Anomaly Detection) 15.1 问题的动机 参考文档: 15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mkv 在接下来的一系列视频中,我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题.这是机 器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问 题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 什么是异常检测呢?为了解释这个概念,让我举一个例子吧: 假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 9) Anomaly Detection&Recommender Systems

这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计.异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据.推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐.影视推荐等.课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml (一)异常检测(Anomaly Detection) 举个栗子: 我们有一些飞机发动机特征的sample:{x(1),x(2),...,x(m)},对于一个新的样本xtest,那么它是异常数…

Machine Learning No.10: Anomaly detection

1. Algorithm 2. evaluating an anomaly detection system 3. anomaly detection vs supervised learning 4. choose what features to use. - choose the features xi which hist(xi) is like gaussian shape, or transfer xi such as log(xi+c) to make hist(xi) to be…

吴恩达机器学习笔记（九） —— 异常检测(Anomaly detection)

主要内容: 一.模型介绍 二.算法过程 三.算法性能评估及ε(threshold)的选择 四.Anomaly detection vs Supervised learning 五.Multivariate Gaussian 一.模型介绍 如何检测一个成品是否异常? 假设红交叉表示正常的样本点,如果抽取到的成品其位于正常样本点的范围之内,则可认为其正常:如果成品的位置远离正常样本点,则可认为其出现异常. 为了更加明确“正常样本点”的范围,我们添加圈圈以划定区域,如: 此时,选择一个threshol…

Anomaly Detection for Time Series Data with Deep Learning——本质分类正常和异常的行为，对于检测异常行为，采用预测正常行为方式来做

A sample network anomaly detection project Suppose we wanted to detect network anomalies with the understanding that an anomaly might point to hardware failure, application failure, or an intrusion. What our model will show us The RNN will train on a…

Anomaly Detection

数据集中的异常数据通常被成为异常点.离群点或孤立点等,典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,呈现出“异常”的特点,而检测这些数据的方法被称为异常检测. 异常数据根据原始数据集的不同可以分为离群点检测和新奇检测: 离群点检测(Outlier Detection) 大多数情况我们定义的异常数据都属于离群点检测,对这些数据训练完之后再在新的数据集中寻找异常点. 新奇检测(Novelty Detection) 所谓新奇检测是识别新的或未知数据模式和规律的检测方法,这些规律和只是在已有机器学习…

PP: Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic Recurrent Neural Network

PROBLEM: OmniAnomaly multivariate time series anomaly detection + unsupervised 主体思想: input: multivariate time series to RNN ------> capture the normal patterns -----> reconstruct input data by the representations ------> use the reconstruction pr…

Adversarial Training with Rectified Rejection

目录 概 主要内容 rejection 实际使用 代码 Pang T., Zhang H., He D., Dong Y., Su H., Chen W., Zhu J., Liu T. Adversarial training with rectified rejection. arXiv Preprint, arXiv: 2105.14785, 2021. 概 通过对置信度进行矫正, 然后再根据threshold (1/2)判断是否拒绝. 有点detection的味道, 总体来说是很有趣的点…

anomaly detection algorithm

anomaly detection algorithm 以上就是异常监测算法流程…

论文笔记：Chaotic Invariants of Lagrangian Particle Trajectories for Anomaly Detection in Crowded Scenes

[原创]Liu_LongPo 转载请注明出处 [CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 近期在关注 crowd scene方面的东西.由于某些原因须要在crowd scene上实现 anomaly detection.所以看到了这篇论文,该论文是眼下在crowd scene中进行abnormal detection做的最好的,记录下笔记当做学习资料. 传统的 anomaly detection中,非常多突发事件监測都是基于motion information的,这样就…

吴恩达机器学习笔记52-异常检测的问题动机与高斯分布（Problem Motivation of Anomaly Detection& Gaussian Distribution）

一.问题动机 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 给定数据集…

异常检测（anomaly detection）

版权声明:本文为博主原创文章,转载或者引用请务必注明作者和出处,尊重原创,谢谢合作 https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/51462942 异常检测(anomaly detection)   关于异常检测(anomaly detection)本文主要介绍一下几个方面: 异常检测定义及应用领域 常见的异常检测算法 高斯分布(正态分布) 异常检测算法 评估异常检测算法 异常检测VS监督学习 如何设计选择features 多元高斯分布 多元高…

Applied Cloud Deep Semantic Recognition: Advanced Anomaly Detection（应用云深层语义识别：高级异态检测）

亚马逊链接 引言 (by Mehdi Roopaei & Paul Rad) 异态检测与情境感知 在数据分析领域,异态检测讲的是在一个数据集中,发现到其中不符合预期模式的物体,动作,行为或事件.异态检测在诸多领域都有被用到,比如生物识别防伪,医疗保健,信用卡诈骗检测,网络入侵检测,恶意程序检测,军事威胁监测.数据中的异态会由多种原因引发,这些原因有个共同点,就是数据科学家和网络分析者对它们很感兴趣(摊手).异态检测在不同的领域都已经有所研究和发展了,比如计算机科学,工程学,信息系统,以及网络安全…

Coursera在线学习---第九节(1).异常数据检测(Anomaly Detection)

一.如何构建Anomaly Detection模型? 二.如何评估Anomaly Detection系统? 1)将样本分为6:2:2比例 2)利用交叉验证集计算出F1值,可以用F1值选取概率阈值ξ,选取使得F1值最大的那个ξ. 3)同时也可以根据训练集.交叉验证集.测试集来同样选取使用哪些特征变量更好.方法就是不断更换特征组合构建模型,利用交叉验证集计算F1值,并看测试集的效果等等. 三.什么时候用异常数据检测法,什么时候用有监督的分类方法? 1)一般来讲,当样本中有大量正常样本数据,而仅仅有少…

Adversarial Training

原于2018年1月在实验室组会上做的分享,今天分享给大家,希望对大家科研有所帮助. 今天给大家分享一下对抗训练(Adversarial Training,AT). 为何要选择这个主题呢? 我们从上图的Attention的搜索热度可以看出,Attention在出现后,不断被人们所重视,基本上现在的顶会论文都离不开Attention. 同样,AT的搜索热度也持续高涨,因此,我们有理由相信AT也能像Attention一样,在学术界大放光彩. 原本的AT,最初是在样本中加入对抗扰动使神经网络失效,当时A…

Coursera 机器学习 第9章（上） Anomaly Detection 学习笔记

9 Anomaly Detection9.1 Density Estimation9.1.1 Problem Motivation异常检测(Density Estimation)是机器学习常见的应用,主要用于非监督学习,但在某些方面又类似于监督学习.异常检测最常见的应用是欺诈检测和在工业生产领域. 具体来说工业生产飞机发动机的例子:这个的特征量假设只有2个,对于不同训练集数据进行坐标画图,预测模型p(x)和阈值ε.对于一个新的测试用例xtest,如果p(xtest)<ε,就预测该实例出现错误:否…