Hlavní stránka > Výsledky hledání: recid:481486
Hledej:
 
Tipy pro vyhledávaní :: Jednoduché hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 

Warning: Requested record does not seem to exist.
Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks
 Měkota, Ondřej ; Fink, Jiří (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Generativní adversariální sítě (GAN) jsou schopny naučit se distribuci svých vstupů. Používají se pro naučení se distribuce normálních dat a pak je lze využít pro detekci i velmi vzácných anomálií, např. Schlegl a spol. (2017) navrhl metodu pro detekci anomálií - AnoGAN. Problémem metody GAN je ovšem nestabilita během tréninku. Proto Arjovsky a spol. (2017) navrhl novou verzi nazvanou Wasserstein GAN (WGAN). Cílem této práce je navrhnout model používající WGAN pro detekci podvodných transakcí kreditními kartami. Vyvinuli jsme novou metodu, nazvanou AnoWGAN+e, částečně založenou na AnoGANu a porovnáváme ji s One Class Support Vector Machi- nes (OC-SVM) (Schölkopf a spol. (2001)), k-Means ensemble (Porwal a spol. (2018)) a dalšími metodami. Kvalita studovaných metod je měřena pomocí plochy pod křivkou přesnosti a výtežnosti (AUPRC) a pomocí přesnosti v různých úrovních výtěžnosti na kolekci dat obsahující transakce kreditních karet (Pozzolo (2015)). AnoWGAN+e dosáhl nejvyšší hodnoty AUPRC, o 12% více než druhá nejlepší metoda OC-SVM. Náš model má přesnost 20% při 80 % výtěžnosti ve srovnání s 8% u OC-SVM; a 89% přesnost při 10 % výtěžnosti, oproti 79% u k-Means ensemblu. 1
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English