딥러닝 기반 이상 감지기
딥러닝 이상 감지기의 생성 및 워크플로
딥러닝 이상 감지기는 오토인코더와 같이 Deep Learning Toolbox™에서 제공하는 다층 딥러닝 신경망을 기반으로 합니다.
딥러닝 알고리즘은 이상을 감지하는 또 다른 접근 방식을 제공합니다. 일반적으로 계산량이 더 많기 때문에 훈련 속도가 더 느립니다.
앱
| Time Series Anomaly Detector | Interactively create, train, test, and tune detectors for detecting anomalous behavior in time series (R2026a 이후) |
함수
도움말 항목
- Detecting Anomalies in Time Series
Examine the general workflow for developing anomaly detectors that detect anomalous subsequences in time series.
- TCN 이상 감지기 훈련 및 테스트하기
두 세트의 합성 3채널 정현파 신호가 포함된 파일
sineWaveAnomalyData.mat를 불러옵니다. - Interpret Evaluation Metrics for Time Series Anomaly Detectors
Interpret evaluation metrics that are returned by the
evaluationMetricsfunction and the app.