基于深度学习的异常检测(整理)

文章涵盖了异常检测的不同模型和算法,包括时间序列分析、无监督学习方法如LSTM和卷积神经网络的应用。还深入探讨了注意力机制和Self-Attention在理解和优化模型中的作用。此外,提到了Unsupervisedrepresentationlearning在处理时间序列数据时的创新方法。

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整理的一些参考文章链接:

异常检测模型整理:http://t.csdn.cn/ES87A

时间序列异常检测算法综述:https://zhuanlan.zhihu.com/p/142320349

异常检测算法综述:https://betheme.net/news/txtlist_i87698v.html?action=onClick

无监督学习的12个最重要的算法介绍及其用例总结:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1738477006808559494&wfr=spider&for=pc

一文读懂注意力机制:https://zhuanlan.zhihu.com/p/393940472

一篇文章把Self-Attention与Transformer讲明白:http://t.csdn.cn/HxUQT

卷积神经网络的网络结构(lenet-5):http://t.csdn.cn/NRSNh

LSTM详解:http://t.csdn.cn/hYXly

层次聚类:http://t.csdn.cn/tNtif

Unsupervised representation learning for time series with temporal neighborhood coding(anchor、positive、negative sample解释):https://zhuanlan.zhihu.com/p/598455068?utm_id=0

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