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 在异常检测领域具有重要的应用价值，但在使用过程中也存在一些挑战。

GAN 的平衡与挑战

平衡 GAN 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。GAN 存在以下几个主要问题：
- 模式崩溃 ：生成器仅产生有限的输出，虽然能骗过判别器，但无法准确代表原始数据分布。
- 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 ：要准确建模数据分布，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很多次迭代。如果使用较高的学习率加速训练过程，可能会导致训练不稳定、振荡甚至崩溃。

GAN 架构

GAN 主要由生成器和判别器组成，其工作流程如下：
1. 生成器 ：从潜在空间中随机采样，生成理想情况下与真实数据相似的输出。
2. 判别器 ：评估生成器的输出，判断其是真实数据还是合成数据。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）。
3. 损失函数 ：使用二元交叉熵作为简单的损失函数，假设判别器的最后一层使用 s