大家好，最新的异常检测算法用的比较多的是什么呀，自编码器模型或者GAN模型可以和什么算法一起结合用于异常检测吗，有什么可以创新的地方吗
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爱晚乏客游 2022-05-05 16:58关注https://www.zhihu.com/question/280696035/answer/417091151
你可以看看这个，有些虽然不是最新的，但是很多都是基于旧版本的痛点出发改进的解决 无用评论 打赏举报
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- 2022-04-06 10:05回答 2 已采纳 模型就是一堆参数，可以理解为算法中的变量；算法是一堆数学公式，这些公式使用模型中的参数作为变量值来进行计算，以达到预测或分类功能。算法分为训练和预测两个部分，训练算法用训练数据来构建模型，预测算法用模
- 2022-05-16 12:42回答 1 已采纳 遗传算法 是优化算法，需要构造优化问题的目标函数。用遗传算法优化神经网络 PID，或者其它控制方法，可以定义某种指标作为目标函数进行优化，这样是不需要训练数据的。所谓某种指标，是对于控制质量好坏有不同
- 2023-02-17 21:51回答 2 已采纳 方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘” 根据这项研究，LSTM算法与BP神经网络算法在chickenpox_dataset上的预测效果几乎没有差别。因此，可以认为代码方面没有问题
- 2022-09-09 16:26快乐的小荣荣的博客 写作猫。BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
- 2021-05-18 22:18回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_22475211/article/details/88815457?spm=1001.2014.3001.5502 这是我写的一个bp反向推导你可以
- 2022-11-20 23:22回答 1 已采纳 深度神经网络模型.py第118行写的有问题,ylim不能只传一个参数不太清楚你的模型输出值范围大概是多少，不过你可以先给一个比较大的范围，比如那一行改为plt.ylim([-1,0.4000])，应该
- 2021-03-25 11:32回答 2 已采纳 神经网络模型的压缩与加速方法,从大的方面来讲一共有七类，分别是：参数剪枝、参数量化、紧凑网络、知识蒸馏、低秩分解、参数共享和混合方式。下面分别简单阐述一下： (1) 参数剪枝是指在预训练好的大型模型
- 2023-02-09 16:51babyai997的博客 基线是一个单一的深度神经网络，它已经对包括正常流量和四种攻击流量在内的五类数据进行了训练，将流量数据分为 5 类。基线方法中的 DNN 与建议方法中使用的两个 DNN 中的每一个都具有相同的架构，如表。为了组成新...
- 2019-05-22 16:46回答 2 已采纳 简单文本分类 用朴素贝叶斯 就好了
- 2021-10-01 22:11回答 1 已采纳 神经网络的权重就是训练出来的
- 2017-12-20 10:55回答 1 已采纳 http://blog.csdn.net/gongxq0124/article/details/7681000/ http://blog.csdn.net/just_do_it_123/articl
- 2022-10-24 15:59静静喜欢大白的博客 卡内基梅隆大学赵越-图神经网络与异常检测
- 2022-08-27 09:42回答 3 已采纳 看你要做什么方面的，对应不同数据。比如结构化数据一般树模型比较通用，像xgboost,lightgbm。深度学习一般是图像，文本，语音，这算法模型就多了。文本，直接看transformer,bert,
- 2024-04-12 09:12基于动态图神经网络的异常流量检测方法python源码+项目说明+详细注释+模型+论文.zip基于动态图神经网络的异常流量检测方法python源码+项目说明+详细注释+模型+论文.zip基于动态图神经网络的异常流量检测方法python...
- 2022-09-18 11:56快乐的小荣荣的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
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5月5日
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