15、生成对抗网络与长短期记忆模型在异常检测中的应用

生成对抗网络与长短期记忆模型在异常检测中的应用

生成对抗网络（GAN）在异常检测中的应用

GAN的平衡与挑战

平衡GAN可能涉及调整多个超参数、重新定义生成器和判别器的架构以及参数数量等。不过，使用GAN也存在一些挑战：
- 模式崩溃 ：生成器仅产生有限的输出，这些输出仍能欺骗判别器，但无法正确表示原始数据分布。
- 计算能力需求高 ：训练GAN时，需要同时训练两个或多个模型，这比训练单个模型需要更多的内存和处理能力。
- 数据需求大 ：要准确地对数据分布进行建模，需要为GAN提供大量的真实数据样本。
- 训练时间长 ：由于GAN非常敏感，通常需要使用比平时更低的训练率进行训练。这意味着收敛可能需要多次迭代。如果使用较高的学习率加速这个过程，可能会导致训练不稳定、振荡甚至崩溃。

尽管存在这些潜在的缺点，但GAN仍然是一种值得探索的用于异常检测的模型。

GAN的架构

GAN主要由生成器和判别器组成：
- 生成器 ：从潜在空间中随机采样，这个潜在空间可以是正态分布或均匀分布的随机数集合。生成器使用这个样本生成输出，理想情况下，这些输出应该看起来像真实数据。
- 判别器 ：对生成器的输出进行评估，判断其是真实的还是合成的。同时，判别器也会接收真实数据样本，并将其预测为1（真实）或0（假）。

通过这些标签，我们可以计算判别器对合成输出和真