إدراج شبه متعامد لتقسيم الشذوذ غير المراقب بكفاءة

نقدم كفاءة التضمين شبه المتعامد للفصل غير المراقب للتشوهات. تم حديثًا استخدام الميزات متعددة المقياس من الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا لحساب المسافات الماهالانوبس المحلية، مما أدى إلى أداء ملحوظ. ومع ذلك، فإن الزيادة في حجم الميزات تشكل مشكلة عند التوسع إلى الشبكات العصبية التلافيفية الأكبر، نظرًا لاحتياجها إلى معكوس الحزمة للتناظر المتعدد الأبعاد. هنا، نعمم طريقة عرضية، وهي اختيار الميزات العشوائية، إلى تضمين شبه متعامد لتقريب موثوق، مما يقلل من التكلفة الحسابية لمعكوس التناظر المتعدد الأبعاد بشكل تكعيبي. وباستخدام دراسات التحليل التجريبي، تحقق الطريقة المقترحة حالة جديدة من أفضل الأداء بفارق كبير على مجموعات بيانات MVTec AD وKolektorSDD وKolektorSDD2 وmSTC. تقدم التحليلات النظرية والتجريبية رؤى وتحققًا لنهجنا البسيط ولكنه فعّال من حيث التكلفة.