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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
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为AMAD的新方法。
- AMAD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。
- AMAD形成了一种简单而通用的异常关联表示框架。
- 通过多尺度特征提取和自动相对关联建模，AMAD提供了强大的解决方案。
- 实验结果表明，该模型在多种数据集上表现出色。
- AMAD与最先进的基准比较具有竞争力。
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