DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION
ICLR-2018 摘要 對於多維或高維數據的無監督異常檢測在基礎機器學習研究和工業應用中都是非常重要的，其密度估計是核心。雖然先前基於維數降低隨後密度估計的方法取得了豐碩成果，但它們主要受到模型學習的解耦，其優化目標不一致，並且無法在低維空間中保留基本信息。在本文中，我們提出了深度自動編碼高斯混合模型（DAGMM）用於無監督異常檢測。我們的模型利用深度自動編碼器爲每個輸入數據點生成低維表示和
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