（十）Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoder

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论文信息：

  • 2018
  • IEEE
  • VAE+Attention+无监督+异常检测+时间序列

本篇论文需要具备一定的VAE了解及相关的数学知识
我在阅读该论文过程中参考的一些学习网址：

(1)https://zhuanlan.zhihu.com/p/64485020

(2)https://zhuanlan.zhihu.com/p/83865427

(3)https://www.cnblogs.com/asawang/p/10407551.html

视频推导：
https://www.bilibili.com/video/BV15E411w7Pz

如果有一些表达或者理解不对的地方，请大家批评指正！

文章目录

一、论文概要

  • 研究领域
  • 研究对象
  • 目标
  • 方法
  • 结论

（十）Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoder

二、相关引入工作

（十）Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoder
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三、作者提出的方法

  • 模型
  • Encoder
  • VSAM
  • Decoder
  • 最小化损失函数
  • 异常分数
  • 重建概率
  • 实验

（十）Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoder

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四、论文笔记

（十）Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoder

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