AMAD：用于无监督多变量时间序列异常检测的自动掩蔽注意力机制

本研究解决了无监督多变量时间序列异常检测中的模型泛化能力不足问题，针对特定的预定义异常模式所限的现有方法进行了改进。提出的AMAD方法结合自动掩蔽机制和注意力混合模块，建立了一种简单而具有普适性的异常关联表示框架。实验结果表明，该模型在多个数据集上与最新方法相比表现出色。

本研究提出了一种名为AMAD的新方法，旨在解决无监督多变量时间序列异常检测中的模型泛化能力不足问题。该方法结合了自动掩蔽机制和注意力混合模块，取得了优异的表现。

AMAD 多变量时间序列 异常检测 无监督 模型泛化
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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