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LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。

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本文描述了稀有气体卤化物准分子介质中光强的弛豫振荡,使用的高压混合气体由稀有气体.卤素和相应地缓冲(稀有)气体所组成.借助氩离子激光束(514.5nm)探测激活介质,测得三原子准分子Xe_2Cl的弛豫振荡周期值为4nm左右.系统用相对论强电子束进行泵浦.在对准分子介质的光学增益观测中,发现了光场强度弛豫振荡的有趣现象.这种振荡表明了光强与被激励介质间的相互作用.本文首次描述了准分子介质中的这种振荡,其物理学机制可以认为是:光强增加导致受激发射速率增加使得粒子数反转下降,这就引起光学增益减小,而光学增益的减小反过来又导致光强的减弱.我们假设,高压混合气体被电子束泵浦后形成均匀加宽的四能级系统,而

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