深層学習異常検出器
深層学習異常検出器の作成とワークフロー
深層学習異常検出器は、自己符号化器など、Deep Learning Toolbox™ で提供されている多層深層学習ネットワークに基づきます。
深層学習アルゴリズムは、異常を検出する代わりの方法を提供します。一般に計算量が多くなるため、学習に時間がかかります。
アプリ
| 時系列異常検出器 | Interactively create, train, test, and tune detectors for detecting anomalous behavior in time series (R2026a 以降) |
関数
トピック
- Detecting Anomalies in Time Series
Examine the general workflow for developing anomaly detectors that detect anomalous subsequences in time series.
- TCN 異常検出器の学習とテスト
ファイル
sineWaveAnomalyData.matを読み込みます。 - Interpret Evaluation Metrics for Time Series Anomaly Detectors
Interpret evaluation metrics that are returned by the
evaluationMetricsfunction and the app.