摘要：
==**本文全部由ChatGpt翻译，仅供参考**== # Scientific discovery in the age of artificial intelligence 人工智能（AI）正日益融入科学发现中，以增强和加速研究，帮助科学家生成假设、设计实验、收集和解释大规模数据集，并获得可能仅 阅读全文
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# AnoShift: A Distribution Shift Benchmark for Unsupervised Anomaly Detection 主要贡献点： 1. 用t-SNE，Optimal Transport Dataset Distance 分析了网络流量中用于无监督异常检测任务的 阅读全文
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# Deep One-Class Classifification Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description)训练一个神经网络，最小化包含数据表征的超球的体积（如图1所示） ![image-20230606193307205](https://i 阅读全文
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Deep Isolation Forest for Anomaly Detection 1 INTRODUCTION IForest的缺点 它的与坐标轴平行的隔离方法会导致它在高维/非线性空间中难以检测到异常。 如图1所示。红色为异常节点，蓝色为正常节点。红色被蓝色所包围，这种情况无法被直接用 平行 阅读全文
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## OpenMP: "libgomp: Thread creation failed: Resource temporarily unavailable" when code run as regular user 这几天在跑代码的时候，因为模型需要调参，方便起见打算同时运行25个程序。但是在使用 阅读全文
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Peripheral Instance Augmentation for End-to-End Anomaly Detection Using Weighted Adversarial Learning abstract 对边缘样本的实例学习不足，可能会导致较高的假阳性 提出方法用少量样本来指导对抗 阅读全文
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# Density estimation using real nvp 参考资料： - 苏剑林. (Aug. 26, 2018). 《细水长flow之RealNVP与Glow：流模型的传承与升华 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archiv 阅读全文
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## 摘要 本文提出一个无监督的基于密度的用于异常检测的方法 **目的：**定义一种平滑而有效的异常度量，可用于检测非线性系统中的异常。 **局部离群值得分（local outlier score, LOS）**：该方法为每个样本分配一个局部离群值分数（local outlier score, LO 阅读全文
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本要是对于原文的部分内容翻译、摘录。详情请阅读原文。（未看完） ## 引言 为了解决检测具有动态和时变特征的复杂上下文异常的问题，新的有前途的循环神经网络(RNN)体系结构出现了。 由于最近出现了不同的LSTM方法，这些方法被广泛用于不同的异常检测目的，本文旨在对技术系统的异常检测进行详细概述，明确 阅读全文
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# IForest ## 所基于的假设 1. 异常是由较少实例组成的少数派 2. 它们拥有与正常实例差别较大的属性 换句话说，异常是少而不同的（few and different），这使得它们比正常的点更容易被孤立。 本文证明了可以有效地构造一个树状结构来隔离每个实例。因为异常点易于被隔离，它们通常 阅读全文