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ベイズオートエンコーダ異常検知
ベイズオートエンコーダ異常検知は、正常データで学習された確率的生成モデルである変分オートエンコーダを用いて、再構成誤差が大きい、あるいは学習済み分布の下での尤度が低いものを異常としてフラグを立てます。潜在空間を固定点ではなく確率分布として扱うことで、各異常スコアとともに原理に基づいた不確実性推定を提供し、特に重要な検出タスクにおいて価値があります。
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出典
- Kingma, D. P. & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). link ↗
- An, J. & Cho, S. (2015). Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability. ICDM Workshop on Data Mining in Networks. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoencoder Anomaly Detection (Probabilistic Reconstruction-Error Framework). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-autoencoder-anomaly-detection
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