无监督异常检测的深度变分自编码高斯混合模型

针对高维数据无监督异常检测难以重构异常样本，无法保留低维空间信息的问题，提出一种深度变分自编码高斯混合模型（deep variational autoencoding gaussian mixture model,DVAGMM）。该模型利用深度变分自编码器为每个输入样本生成低维数据和重构误差，并将这些数据输入高斯混合模型。为更好地学习到原始样本的低维特征，同时避免自编码器自身的局部优化问题，减少重构误差，模型采用联合优化深度变分自编码器和高斯混合模型参数的方法，并利用单独的估计网络促进混合模型的参数学习。实验结果表明，该模型在几个基准数据集上的检测准确率和效果都比其他传统模型更高，以F1值作为综合评价指标，模型的综合分数比第二名高出大约4%。