Belangrijkste concepten
提案された措置は、FEスコアの解釈性を向上させ、異常検出のしきい値を適切に設定するためのガイドラインを提供します。
Samenvatting
半教師付き異常検出におけるGBRBMsの利用とトレーニング方法について説明。
FEスコアの解釈性向上としきい値設定ガイドラインの提案。
SAに基づく最小FEスコア評価方法とその数値実験結果。
トイデータセットおよび実データセットでの比較的な実験結果。
FEスコア密度関数と累積分布関数を使用したしきい値設定手法の説明。
結論と今後の研究方向について。
Section 1: Introduction to Anomaly Detection with GBRBMs
GBRBMsは半教師付き異常検出で広く使用される。
RBMsやGBRBMsが他の応用分野でも使用されている。
Section 2: Gaussian-Bernoulli Restricted Boltzmann Machine Overview
GBRBMは可視変数と離散隠れ変数から成るエネルギー関数を持つ。
エネルギー関数は通常のGBRBMよりも変更されたバージョン。
Section 3: Evaluation of Minimum Free Energy Score Using SA
最小FEスコア評価方法にSAを導入して計算効率を向上させることが目的。
評価方法が従来手法よりも低いFEスコアを示すことが確認された。
Section 4: Comparative Numerical Experiment Results
トイデータセットおよび実データセットで新しい手法が低いFEスコアを特定することが示された。
Section 5: Interpretation Improvement and Threshold Setting Guideline
FEスコア解釈性向上策としきい値設定ガイドラインの提案。
累積分布関数を使用したしきい値設定手法について詳細な説明。
Statistieken
SAに基づく最小FEスコア評価方法が従来手法よりも低いFEスコアを示すことが確認されました。