GitHub - dhwjdfuf/GDN: Code implementation for : [Graph …
gdn Code implementation for : Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series(AAAI'21) I studied the code at https://github.com/d-ailin/GDN and tried to improve it myself.
GitHub - d-ailin/GDN: Implementation code for the paper "Graph …
Implementation code for the paper "Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series" (AAAI 2021) - d-ailin/GDN
Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate …
2021年9月14日 · 提出gdn,一种基于注意力的图神经网络，以此去学习传感器之间的关系依赖图，并识别和解释这些关系的偏差; 我们在两个水处理厂的真实异常数据集上进行了实验。我们的结果表明，gdn检测异常比基线方法更准确。
AAAI 2021 | 基于图神经网络的多变量时间序列异常检测 - 知乎
论文中提出一种基于 GNN 的结构学习模型 GDN（Graph Deviation Network）来解决多变量时间序列异常检测的问题，此外还利用 GAT 学习到的 注意力权重 来解释检测到的异常。
图异常检测：GDN和Meta-GDN - 知乎 - 知乎专栏
提出了gdn模型，将节点的 邻域信息 转化为节点的异常评分 将元学习方法引入GDN模型，使得该模型 学会如何学习新知识 ，进而用于少样本、跨场景、跨网络的异常检测任务
【时间序列】基于图神经网络的多变量时间序列异常检测-CSDN博客
2021年7月8日 · 论文中提出一种基于 GNN 的结构学习模型 GDN（Graph Deviation Network）来解决多变量时间序列异常检测的问题，此外还利用 GAT 学习到的注意力权重来解释检测到的异常。
Multivariate Time Series Anomaly Detection Using Graph
To detect anomalies or anomalous variables/channels in a multivariate time series data, you can use Graph Deviation Network (GDN) [1]. GDN is a type of GNN that learns a graph structure representing relationship between channels in a time series and detects anomalous channels and times by identifying deviations from the learned structure.
GitHub - FeiGSSS/GDN_PyG: This is a PyG 2.1 implementation of GDN …
This is an unofficial implementation of the paper Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series (AAAI'21). This version utilizes pytorch-geometric==2.1 and aims to streamline and simplify the extensive code found in the official repository. 1. Data Processing.
适合图像重建的归一化层:GDN - 知乎 - 知乎专栏
GENERALIZED NORMALIZATION TRANSFORMATION》提出了GDN层，是一种更适合图像重建的归一化层。 并且作者在ICLR2017论文《END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION》中的图像压缩算法中使用了GDN层。 其中 x_ {i} 为第i层的输入特征图， \beta_ {i} 和 \gamma_ {i} 均为需要学习的参数，这一点与BN层一样. 总结一些关于基于深度学习的图像压缩和压缩感知算法，以及相关工具和想法。
NCNN 学习(2)-Mat - CSDN博客
2024年9月20日 · `ncnn::mat::from_pixels_resize`是NCNN (Neural Compute Engine)库中的一个函数，它用于将像素数据转换成`ncnn::mat`类型的矩阵，并且在转换过程中支持图像的缩放（resize）。`ncnn::mat`是一个轻量级的矩阵容器，常用于处理深度学习模型的数据输入和输出。