Czym jest VAE do wykrywania anomalii?

VAE (Wariacyjny Autoenkoder) to rodzaj generatywnej sieci neuronowej, która jest używana do wykrywania anomalii poprzez trenowanie modelu rozkładu normalnego danych. W kontekście wykrywania anomalii, VAE uczy się odtwarzać dane wejściowe przez skompresowaną przestrzeń latentną, minimalizując różnicę między wejściem a wyjściem.

Pomysł polega na tym, że model dobrze odtwarza dane normalne (często występujące), podczas gdy dla obiektów anormalnych odtworzenie będzie słabe, co objawia się dużą wartością błędu rekonstrukcji lub niskim prawdopodobieństwem reprezentacji latentnej. Pozwala to na wykrywanie anomalii bez jawnej etykiety.

Przykład użycia:

• Trenuj VAE na danych normalnych.
• Dla nowych danych oblicz błąd rekonstrukcji.
• Jeśli błąd przekracza próg, uznaj obiekt za anomalię.

# Pseudokod do wykrywania anomalii z VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Wykryto anomalię")