tf-dagmm:dagmm的Tensorflow实现-源码

tf-dagmm dagmm的流实现：用于无监督异常检测的深度自动编码高斯混合模型，Zong等人，2018年。此外，我构建了卷积自动编码器来分析图像数据，而不是完全连接的自动编码器。 要求 我已经在以下软件包上成功地训练了模型： 的Python 3.6.4 Tensorflow 1.5.0（GPU版本） 编码为高维向量 认证者将输入编码为一个非常低维的矢量（仅1或2）。 这太小了，因为我正在对尺寸为128 x 128图像进行异常检测。 我使用一个亚密层将编码的矢量映射到低维空间。 因此，我可能会遇到更好的重构错误，并且还可以训练GMM。 笔记 此tf模型用于对我的工作执行异常检测的真实案例。 由于商业安全性，我无法提供我使用的数据集。 我已经做过一些实验，使用专家建议在每个图像中使用几种自动编码器（即论文中的压缩方式）来分析重要区域。 结果却表现不佳。 就我而言，所需的培训时间很