HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

طبقة استعادة الفضاء الجزئي القوية لاكتشاف الشذوذ بدون إشراف

Chieh-Hsin Lai Dongmian Zou Gilad Lerman

الملخص

نقترح شبكة عصبية للكشف عن الشذوذ بدون إشراف باستخدام طبقة استعادة الفضاء الجزئي المتين (طبقة RSR) جديدة. تهدف هذه الطبقة إلى استخراج الفضاء الجزئي الأساسي من تمثيل خفي للبيانات المعطاة وإزالة القيم الشاذة التي تقع بعيدًا عن هذا الفضاء الجزئي. يتم استخدامها داخل مُشفر ذاتي (Autoencoder). يقوم المُشفر بتخريج البيانات إلى فضاء خفي، ومنه تستخرج طبقة RSR الفضاء الجزئي. ثم يقوم المُفكك بتمثيل الفضاء الجزئي الأساسي بشكل سلس في "منحنى" (Manifold) قريب من النقاط الداخلية الأصلية. يتم التمييز بين النقاط الداخلية والقيم الشاذة وفقًا للمسافات بين المواقع الأصلية والمapped (صغيرة للنقاط الداخلية وكبيرة للقيم الشاذة). تظهر التجارب العددية الواسعة مع مجموعات بيانات الصور والوثائق دقة واسترجاع غير مسبوقين.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp