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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Improved Variational Autoencoder Anomaly Detection in Time Series Data

http://hdl.handle.net/10228/00008281
http://hdl.handle.net/10228/00008281
6d7c674d-021d-4861-8852-dbf75b54509e
名前 / ファイル ライセンス アクション
sociorobo_6.pdf sociorobo_6.pdf (652.0 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2021-05-27
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Improved Variational Autoencoder Anomaly Detection in Time Series Data
言語 en
言語
言語 eng
著者 Yokkampon, Umaporn

× Yokkampon, Umaporn

WEKO 30597

en Yokkampon, Umaporn

Search repository
Chumkamon, Sakmongkon

× Chumkamon, Sakmongkon

WEKO 30598

en Chumkamon, Sakmongkon

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Mowshowitz, Abbe

× Mowshowitz, Abbe

WEKO 30599

en Mowshowitz, Abbe

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藤澤, 隆介

× 藤澤, 隆介

WEKO 28998
e-Rad_Researcher 40550554
Scopus著者ID 25651349200

ja 藤澤, 隆介

en Fujisawa, Ryusuke

ja-Kana フジサワ, リュウスケ


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林, 英治

× 林, 英治

WEKO 30038
e-Rad_Researcher 60267416
Scopus著者ID 7101665914
九工大研究者情報 252

en Hayashi, Eiji

ja 林, 英治

ja-Kana ハヤシ, エイジ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Uncertainty in observations about the state of affairs is unavoidable, and generally undesirable, so we are motivated to try to minimize its effect on data analysis. Detection of anomalies in data has become an important research area. In this paper, we propose a novel approach to anomaly detection based on the Variational Autoencoder method with a Mish activation function and a Negative Log-Likelihood loss function. The proposed method is validated with ten standard datasets, comparing performance on each of the various activation functions and loss functions. Experimental results show that our proposed method offers an improvement over existing methods. Statistical properties (i.e., F1 score, AUC, and ROC) of the method are also examined in light of the experimental results.
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2020), October 11-14, 2020, Toronto, Canada (オンライン開催に変更)
書誌情報 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)

発行日 2020-12-14
出版社
出版者 IEEE
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/SMC42975.2020.9283010
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-7281-8526-2
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-7281-8527-9
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 501
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2577-1655
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1062-922X
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2020 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Anomaly Detection
キーワード
主題Scheme Other
主題 Variational Autoencoder
キーワード
主題Scheme Other
主題 Time Series Data
キーワード
主題Scheme Other
主題 Activation Functions
キーワード
主題Scheme Other
主題 Loss Functions
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001158_ja.html
連携ID
値 8866
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Ver.1 2023-05-15 13:17:20.651571
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