python - TensorFlow 异常检测

Question

我被要求使用 tensorflow 和 python 创建一个机器算法，该算法可以通过创建一系列“正常”值来检测异常。我有两个参数，一大堆大约 1.5 的浮点数和时间戳。从基本意义上讲，我还没有看到使用 tensorflow 的类似线程，并且由于我是技术新手，所以我希望制造一台更基本的机器。但是，我希望它不受监督，这意味着我没有指定异常是什么，而是大量过去的数据。谢谢，我正在运行 python 3.5 和 tensorflow 1.2.1。

Answer 1

深度学习 - 异常和欺诈检测 https://exploreai.org/p/deep-learning-anomaly-and-fraud-detection

Answer 2

只需对值进行归一化并将其提供给 tensorflow 自动编码器模型。

因此，自动编码器是用于在输出层再现输入的深度神经网络，即输出层中的神经元数量与输入层中的神经元数量完全相同。考虑下图

自动编码器以类似的方式工作。架构的编码器部分将输入数据分解为压缩版本，确保重要数据不会丢失，但数据的整体大小会显着减小。这个概念称为降维。

检查此仓库的代码：张量流中的自动编码器