AI데이터연구단3 [이상치 탐지] 논문리뷰 -(요약) A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 본 포스팅은 비지도학습이며 이상치 탐색, 시계열이라는 세가지 키워드를 가진 논문이다. 앞으로 진행할 이상치 탐색에 있어서 필요한 논문이며 AAAI-19에서 발행된 논문이다. Summary 데이터 셋 Synthetic dataset , power plant dataset : Unsupervised학습 시, normal data 이용 및 검증으로는 이상치를 넣는다. Reconstruction을 이용하고 Forecasting을 이용하지 않는다. Input : time windows : 3개 ( short(10), medium(.. 2022. 3. 6. [이상치 탐지] 논문리뷰 - A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data (2) A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 본 포스팅은 비지도학습이며 이상치 탐색, 시계열이라는 세가지 키워드를 가진 논문이다. 앞으로 진행할 이상치 탐색에 있어서 필요한 논문이며 AAAI-19에서 발행된 논문이다. 3. Characterizing Status with Signature Matrices 이전 연구는 서로 다른 시계열 쌍 간의 상관관계가 시스템 상태를 특성화 하는데 중요하다고 제안. t-w에서 t까지의 다변량 시계열 세그먼트에서 서로 다른 시계열 쌍 간의 상호 상관을 나타내기 위해 두 시계열의 쌍 별 내적을 기반으로 n x n 시그니처 행렬 Mt를 .. 2022. 3. 5. [#1] The AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events 수면 단계 분류 및 스코어링 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com 이벤트의 클래스 분류 기준 PSG 판독은 보통 AASM에서 발간하는 The AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events에 따라 수행된다. 판독자는 30초 단위(epoch)로 그려진 뇌파,안전도,근전도,호흡량 등을 보고 AAS.. 2021. 12. 28. 이전 1 다음
