MTAD-GAT：2種類のグラフ注意で多変量時系列の異常を検知する
複数のセンサが同時に動くシステムでは、異常は「1本のチャネルの異常な値」ではなく...
OmniAnomaly：確率的RNNによる多変量時系列の異常検知を徹底解説
サーバー群のCPU・メモリ・ネットワーク、各種機器の計測値、ロボットのセンサー。...
時系列異常検知におけるGRUの役割 — 予測・再構成・確率的RNNの3つの使われ方
時系列の異常検知を学んでいると、ある事実に気づきます。代表的な深層学習ベースの手...
GRUの理論と実装 — LSTMとの違いとゲート統合の仕組みを解説
LSTMは勾配消失問題を解決する画期的なアーキテクチャですが、3つのゲートと4つ...
GRU（Gated Recurrent Unit）の構造と実装を解説
RNN（Recurrent Neural Network）の大きな課題であった勾...