Anomaly Transformer 解读
如有侵权或其他问题,欢迎留言联系更正或删除。一 序言1. 出处:2022 ICLR2. 代码:https://github.com/thuml/Anomaly-Transformer3. 整体思路:4.历史主流方法对比:LOF、OC-SVM、SVDD(传统机器学习方法):泛化性差、忽略时间模式(temporal pattern)RNN(重建或自回归):虽考虑到时间模式,但仍逐点计算重建误差、预测误差,无法提供对时间背景的全面描述显式关联建模:GNN:仍只考虑“点对点关联”的信息建模,信息不足; 基于子序列的方法:无法捕获各时间点与整个序列间的细粒度关联,细粒度不足5. 故本文提出"temporal association (series-association)":(概念理解)

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