mtad-gat MTAD-GAT的实现:通过图形注意网络进行多元时间序列异常检测 其他论文 不适用 笔记: 这是草稿。 预测和重新构建模式都可以分别训练。 预测只能提供良好的结果,仅重建效果不如我现在看到的好。 合并的培训作品,但我尚未这样做。 run_mode标志,用于指定要在FORECASTING,RECONSTRUCTING或BOTH中进行训练或预测。 如果在FORECASTING中对模式进行了训练,那么除了FORECASTING之外,对其他模式进行预测是没有任何意义的,其他模式也一样 剪辑渐变设置为0.1,学习速率为5e-6 d3是18,是SMD的38个功能的一半 重建pdf并用于时间序列中的每个时间点,而不仅仅是最后一个 如果进行重建,则异常日志pdf为-重建日志pdf。 它不是1-pdf 为了计算综合得分,按照上面的说明计算异常log pdf。 预测平方差和重建异
2022-09-09 10:41:20 279KB mtad-gat Python
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