Anomaliya ani aniqlash uchun autoencoder nima va qayta tiklash xatosini qanday hisoblash mumkin?

Autoencoder — bu o'z ichiga siqilgan ichki taqdimot (latent makon) orqali kirish ma'lumotlarini qayta tiklash uchun o'qitiladigan neyron tarmoq. Anomaliyalarni aniqlash uchun autoencoder normal ma'lumotlar bilan o'qitiladi, ularni samarali tarzda qayta tiklashni o'rganadi. Noma'qul misol taqdim etilganda, tarmoq uni yomonroq tikadi, bu esa katta tiklash xatosi bilan namoyon bo'ladi.

Tiklash xatosi — kirish va tiklangan signal o'rtasidagi farqni o'lchaydigan mezon. Odatda, o'rtacha kvadrat xato (MSE) ishlatiladi:

import numpy as np

# x - kirish ma'lumotlari
# x_reconstructed - autoencoder chiqishi
reconstruction_error = np.mean((x - x_reconstructed) ** 2)

Agar tiklash xatosi belgilangan chegaradan oshsa, ob'ekt anomaliya hisoblanadi.