隠れたクセを自己教師学習と適応的記憶で捉える多変量時系列異状検知

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。

この論文で紹介する手法は、正常時系列データの中にも多様性があり、限られた訓練データより得られない情報を補うために自己教師学習と適応的記憶融合を適用します。軽量化しても性能劣化が少なく、高速であることもこのモデルの特長です。モデルの精度を上げるには、データ（信号）の振る舞いに対しての深い洞察力が重要です。

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