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मजबूत ऑटोएन्कोडर विसंगति का पता लगाना
मजबूत ऑटोएन्कोडर विसंगति का पता लगाना मानक ऑटोएन्कोडर ढांचे को मजबूती तंत्र के साथ विस्तारित करता है — जैसे कि विरल अपघटन, मजबूत हानि फलन, या प्रतिकूल नियमितीकरण — ताकि मॉडल सामान्य व्यवहार का एक संक्षिप्त प्रतिनिधित्व सीख सके, जबकि प्रशिक्षण डेटा में अंतर्निहित विसंगतियों के भ्रष्ट प्रभाव के प्रति प्रतिरोधी बना रहे।
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स्रोत
- Zhou, C., & Paffenroth, R. C. (2017). Anomaly detection with robust deep autoencoders. In Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 665–674). ACM. DOI: 10.1145/3097983.3098052 ↗
- Chalapathy, R., & Chawla, S. (2019). Deep learning for anomaly detection: A survey. arXiv preprint arXiv:1901.03407. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoencoder-Based Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-autoencoder-anomaly-detection
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