Wat is VAE voor anomaly detection?

VAE (Variational Autoencoder) is een type generatief neuraal netwerk dat wordt gebruikt voor het detecteren van anomalieën door een model van de normale gegevensverdeling te trainen. In de context van anomaliedetectie wordt de VAE getraind om de invoergegevens te reconstrueren via een gecomprimeerde latente ruimte, waarbij het verschil tussen invoer en uitvoer wordt geminimaliseerd.

Het idee is dat het model normale (veelvoorkomende) gegevens goed reconstrueert, terwijl de reconstructie bij afwijkende objecten slecht zal zijn, wat zich uit in een hoge reconstructiefout of een lage waarschijnlijkheid van de latente representatie. Dit maakt het mogelijk om anomalieën te detecteren zonder expliciete labels.

Voorbeeld van gebruik:

• Train de VAE op normale gegevens.
• Bereken voor nieuwe gegevens de reconstructiefout.
• Als de fout een drempel overschrijdt, beschouw dan het object als een anomalie.

# Pseudocode voor anomaliedetectie met VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomalie gedetecteerd")