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变分自编码器用于异常检测的统计检验
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种新的无监督异常检测方法FCVAE，通过集成全局和局部频率特征，提高了正常数据的重构准确性，解决了基于VAE的方法在捕捉长周期异质模式和详细短周期趋势方面的挑战。通过“目标注意力”机制，选择最有用的信息构建短周期趋势。在公开数据集和大规模云系统上评估，结果优于最先进的方法，验证了在解决当前基于VAE的异常检测模型的局限性方面的实际适用性。
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关键要点
- 提出了一种新的无监督异常检测方法FCVAE。
- FCVAE通过集成全局和局部频率特征，提高了正常数据的重构准确性。
- 解决了基于VAE的方法在捕捉长周期异质模式和短周期趋势方面的挑战。
- 采用“目标注意力”机制选择最有用的信息以构建短周期趋势。
- 在公开数据集和大规模云系统上评估FCVAE，结果优于最先进的方法。
- 验证了FCVAE在解决当前基于VAE的异常检测模型的局限性方面的实际适用性。
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