14、深度学习中的异常检测：从自编码器到生成对抗网络

深度学习中的异常检测：从自编码器到生成对抗网络

在深度学习领域，异常检测是一个至关重要的任务，它在金融、安全监控、医疗等众多领域都有着广泛的应用。本文将深入介绍多种用于异常检测的神经网络模型，包括稀疏自编码器、深度自编码器、卷积自编码器、去噪自编码器、变分自编码器以及生成对抗网络，并详细阐述它们的原理、应用场景和代码实现。

1. 稀疏自编码器

在简单自编码器中，其表示通常仅受隐藏层大小的约束，此时隐藏层往往在学习主成分分析（PCA）的近似。而稀疏自编码器则是通过对隐藏表示的活动添加稀疏性约束，使得在给定时间内只有较少的单元被激活。在Keras中，可以通过为 Dense 层添加 activity_regularizer 来实现这一约束。

稀疏自编码器与简单自编码器的主要区别在于训练过程中损失函数添加了正则化项。以下是使用信用卡数据集进行异常检测的步骤：
1. 数据加载 ：将信用卡数据加载到Pandas DataFrame中。
2. 数据收集与划分 ：收集20,000条正常记录和400条异常记录，通常使用更多的正常数据示例比异常数据示例更好，因为我们希望让自编码器学习正常数据的特征。将数据集按80 - 20的比例划分为训练集和测试集。
3. 模型创建 ：创建神经网络模型，模型输出示例如下：

Model: "model_1"
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