LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection

1.主要工做是將機械設備的傳感器數據，LSTM-encoder-decoder模型輸入正常數據時間序列訓練模型，重構時間序列，而後使用異常數據進行測試，產生較高的重構錯誤，代表時間序列數據爲異常的。

ps:在encoder-decoder模型中有score機制，較高的異常分數是更可能爲異常的。