Kas yra VAE anomalijų aptikimui?

VAE (Variacinis autoencoder) yra generatyvinis neuroninis tinklas, naudojamas anomalijų aptikimui mokant modelį apie įprastą duomenų pasiskirstymą. Anomalijų aptikimo kontekste, VAE mokosi atkurti įvesties duomenis per suspaustą latentinę erdvę, minimizuodamas skirtumą tarp įvesties ir išvesties.

Idėja ta, kad modelis gerai atkuria įprastus (dažnai pasitaikančius) duomenis, o anomalūs objektai bus blogai atkurti, kas pasireiškia dideliu atkūrimo klaidos ar žema latentinės reprezentacijos tikimybe. Tai leidžia aptikti anomalijas be aiškių žymių.

Pavyzdys:

• Mokykite VAE su normalių duomenų.
• Naujų duomenų atveju apskaičiuokite atkūrimo klaidą.
• Jei klaida viršija nustatytą slenkstį, laikykite objektą anomalija.

# Pseudokodas anomalijų aptikimui su VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomalija aptikta")