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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。 この論文が紹介するのは、グラフ構造が含む情報をフルに生かす異状検知モデルSL_GADです。 GNNエンコーダ／デコーダをベースに生成モデル、対照学習を組み込んでいます。2つのモデルか...

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。 この論文では、時系列分類に対して、新しい観点の手法MrSQMを提案しています。 予測精度の高い線形分類をベースに学習時間を大幅に短縮します。時系列データをシンボル表現に変換、トラ...

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。  ここで紹介しているのは、プライバシー保護を考慮して、データをすべてサーバーに集めないで異状検知するアーキテクチャーです意外にシンプルなモデルの組み合わせで構成されてい...

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。  この論文は、VAEを基本にしたブロック処理を積層、計算負荷も低減しています。さらに、グラフ学習モジュールを組み込むことにより性能と説明性を向上しています。

少し古い投稿ですが、製造業でもよく用いられる時系列データでの異状検知についての最新技術のサーベイ論文を紹介しました。 https://ai-scholar.tech/articles/survey/ad_survey