Adversarial Subspace Generation for Anomaly Detection in High-Dimensional Data

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内容提要

本研究提出了近视子空间理论(MST)和V-GAN生成方法,以解决高维表数据中的异常检测和子空间选择问题。实验结果表明,V-GAN生成的子空间显著提高了分类性能,验证了其有效性。

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