为啥基于自编码器的异常检测准确率不高，同样的数据，用机器学习的算法准确率很高，但是采用了自编码，准确率不高，做了心电图、轴承等几个项目准确率不高。说是要调整阈值，但是阈值的调整肯定在合理范围内。是自编码器就这样呢？还是结构需要改进。另外有比较好的自编码器异常检测的项目吗？
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- 2022-01-21 22:50回答 1 已采纳 说明模型对这个样本不能很好地识别，所以这个样本对应的误差自然就很大，loss也就很大。你这里输出的loss是单单这一个step的吧
- 2022-09-07 12:59回答 3 已采纳 batch_size一般为32、64就可以了，不需要用到全部的数据，这样子会导致模型收敛慢。256只是编码器的输出位数，没有特定约束，跟1998没有任何关系，可以是任意数，只需要保证跟解码器的输入是一
- 2022-05-17 00:18回答 2 已采纳 // GPIO选择复用模式 GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF;
- 2022-07-29 17:02Idly_style的博客 稀疏自编码器就是在编码器的基础上，于损失函数加上kl散度。这里是一个实现的代码。
- 2020-04-18 21:56回答 1 已采纳 你这个不是python代码，而是json 你试试看，把文件后缀修改为 ipynb 用 jupyter notebook 打开
- 2023-01-08 10:38回答 1 已采纳 旋转编码器是一种测量旋转角度的传感器，它通常用于机械设备、机器人等应用中。旋转编码器可以分为两类：正交编码器和非正交编码器。 正交编码器是一种特殊的旋转编码器，它的输出信号是一组正交的二进制信号，即
- 2022-06-14 17:00回答 1 已采纳 这个肯定需要保障相应模块供电，这个应该是硬件问题，包括： 真正的供电不足（分为供电模块带载能力弱、或者供电线路上出现了故障——比如虚断）供电检测模块故障
- 2020-06-22 09:12deephub的博客 我最近阅读了一篇名为《使用自动编码器进行异常检测》的文章，在该文中对所生成的数据进行了实验，并且我认为将使用自动编码器进行异常检测这一想法应用于真实世界当中的欺诈检测中，似乎是一个不错的主意。...
- 2022-04-29 22:47回答 1 已采纳 testbench这样写 `timescale 1ns/1ns //设置时间单位和精度 module encoder83_tb; //定义测试模块 //端口声明 reg[7:0] d; w
- 2023-01-17 11:38回答 1 已采纳 TIM_Channel是TIM模块中的通道选择参数，在STM32中，TIM模块具有多个通道，可以通过配置TIM_Channel来选择使用哪个通道进行计数。在这种情况下，TIM_Channel被设置为T
- 2021-11-05 04:47回答 3 已采纳 接着说说，为什么输入电压为0的时候PCM不是00000000？你说的现象是存在的，但是在一些高端的数字音响设备中还是有 0V 输入，输出 00000000.一般普通的PCM编码芯片都是单电压供电(处理
- 2023-10-30 22:33FriendshipT的博客 Python、PyTorch、自动编码器、半监督学习、异常检测
- 2022-05-04 22:33回答 1 已采纳 在读取文件的时候注意反斜线会被Python误认为转义。在文件路径前加个小写字母 r 试试 txt=open(r"C:\Users\cpy\Desktop\ceshikeben.txt","r").re
- 2023-08-22 14:14针对已有基于变分自编码器（ VAE）的多维时间序列（ MTS）异常检测模型无法在隐空间中传播随机变量间的长时依赖性问题，提出了一种融合 Transformer 编码器和 VAE 的随机 Transformer MTS 异常检测模型（ ST-MTS-AD...
- 2022-10-26 17:33giaogiao凶ヾ(≧O≦)〃的博客 反之，如果使用自编码器重构出来的输出跟原始输入的误差超出一定阈值（threshold）的话，则说明输入的是异常数据。 2、基于生成的思想，以GAN为代表，不赘述了。 二、代码实现环节 1.引入库 代码如下： import torch...
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