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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,823 - 2,826 (4page)
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Anomaly detection is a widely researched topic, especially in industrial applications where unsupervised learning is often preferred due to two primary challenges. First, the issue of data imbalance arises because normal data is readily available, while anomalous data is rare and challenging to collect. Second, anomaly detection must address the vulnerability to new data, as anomalous patterns can manifest in unexpected ways, requiring robust models capable of recognizing novel anomaly forms. In this paper, we propose a novel approach that integrates Variational Autoencoders (VAE)[1] and Surpport Vector Data Description (SVDD)[2]. By pre-training a VAE to accurately represent data distribution, we obtain a latent representation (Z) that effectively captures the data"s characteristics. This representation is then used to train Deep SVDD, leveraging the parameters obtained from the VAE. Our proposed model aims to enhance the robustness of anomaly detection by efficiently learning and adapting to varying anomaly patterns.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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