|
|||||
|
|
| 基于记忆增强的对抗自编码器异常检测算法 | |
| 引用本文： | 蔚焘,成卫青.基于记忆增强的对抗自编码器异常检测算法[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2021,41(6):84-94. |
| 作者姓名： | 蔚焘 成卫青 |
| 作者单位： | 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏南京210023 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;江苏省研究生教育教学改革课题资助项目 |
| 摘 要： | 深度自编码器是异常检测领域中被广泛使用的深度学习模型.记忆增强的自编码器模型(Memory-augmented Autoencoder Model,MemAE)通过记忆增强模块解决传统自编码器泛化能力过强的问题,并取得了良好的效果.针对自编码器对于训练数据的正常模式提取能力有限这个问题,通过融合对抗自编码器(Adver... |
| 关 键 词： | 异常检测 记忆网络 生成式对抗网络 对抗自编码器 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |