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高維數(shù)據(jù)的無監(jiān)督異常檢測是機器學(xué)習(xí)的重要挑戰(zhàn)之一。雖然先前基于單一深度自動編碼器和密度估計的方法已經(jīng)取得了顯著的進展，但是其僅通過一個深度自編碼器來生成低維表示，這表明沒有足夠的信息來執(zhí)行后續(xù)的密度估計任務(wù)。為了解決上述問題，文中提出了一種混合自動編碼器高斯混合模型（Miκ ed auto- encoding Gaussian Mixture Model， MAGMM）。MAGMM使用混合自動編碼器來代替單一深度自動編碼器生成串聯(lián)的低維表示，因此它可以保存來自輸入樣本的特定集群的關(guān)鍵信息。此外，其利用分配網(wǎng)絡(luò)來約束混合自動編碼器，這樣毎個樣本都可以分配給一個占主導(dǎo)地位的自動編碼器。利用上述機制， MAGMM避免了陷入局部最優(yōu)，降低了重構(gòu)誤差，從而可以促進密度估計任務(wù)的完成，提高高維數(shù)據(jù)異常檢測的準確性。實驗結(jié)果表明，該方法優(yōu)于 DAGMM，并在標準F1分數(shù)上提高了29%。
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