AI用語集
人工知能の完全辞典
異常オートエンコーダ
主に異常データで訓練されるオートエンコーダの変種で、異常の効果的な再構築と正常データの不適切な再構築を可能にします。
GAN異常検知
生成敵対ネットワークを使用する方法で、ディスクリミネーターが正常データと異常を区別するように学習するか、またはジェネレーターがリアルな異常を作成できないようにします。
異常のための注意メカニズム
入力データの異なる部分の重要度を重み付けするニューラルネットワークのモジュールで、異常な挙動の原因となる領域や時間ステップを分離できます。
LSTMによる異常検知
長期短期記憶（LSTM）再帰ニューラルネットワークを使用して時系列データの時間的依存関係をモデル化し、学習したパターンからの逸脱を特定するアプローチ。
時系列データのためのトランスフォーマー
自己注意メカニズムに基づくTransformerアーキテクチャをシーケンシャルデータの長期的な関係をモデル化し、微妙な異常を検出するために適用。
深層教師なし学習
深層ニューラルネットワークがラベルなしで正常データの構造を学習し、その知識を使用してそこから逸脱するすべてを異常として報告するパラダイム。
深層孤立フォレスト
空間の分割がニューロン層によって行われる孤立フォレストアルゴリズムの拡張で、高次元空間でのより複雑で効果的な異常の分離を可能にします。
異常のためのグラフニューラルネットワーク
グラフニューラルネットワークを使用してネットワーク構造のデータで異常を検出し、挙動が基準から逸脱するノードやサブグラフを特定します。
エピソード記憶による異常検出
正常なデータのプロトタイプを保存するメモリモジュールを統合したニューラルネットワークアーキテクチャ。新しい入力をこの知識ベースと比較することで異常を検出します。
予測符号化による異常検出
シーケンス内の次のタイムステップを予測するモデル。大きな予測エラーは、観測された出来事が予期せず、したがって潜在的に異常であることを示します。
コントラスト学習による異常検出
モデルが正常なデータの表現を近づけ、異常なものを遠ざけるように訓練される学習手法。潜在空間での分離を改善します。
変分オートエンコーダー（VAE）による異常検出
潜在空間の確率分布を学習するオートエンコーダー。異常は、正常なデータで学習されたこの分布の下での低い確率によって特定されます。