Conditional Anomaly Detectionという論文を読んだ。 異常が検出された時にそれが意味のないものである事は多い。 そのためある異常検知がそうした意味のない異常ばかり検出してしまう場合、使い物にならない。 本論では事前知識に頼る事になるが、それを利…

論文 Anomaly detection with score functions based on nearest neighbor graphsという論文を読む。 kNNグラフを用いた異常検知で理論的にしっかり解析されている。 理論面はわからなかったのでイントロだけなんとなくメモ。 アブスト n個の正常データに対…

読んだ論文 Nonparametric Divergence Estimation with Applications to Machine Learning on Distribution http://arxiv.org/abs/1202.3758 データ点ではなく分布レベルで低次元埋め込みする。 以下アブストとイントロのみ意訳。 アブスト 低次元埋込み、多…

読んだもの Deep Clustered Convolutional Kernelsという論文を読む。 アブストとイントロのみ理解する。 アブスト Deep Neural Networks(DNN)はネットワーク構造などのパラメータ設定に関してトライアンドエラーを繰り返す必要がありコストが高くなる。 そ…

論文 SVDD-Based Pattern Denoisingという論文を読む。 アブストとイントロのみ理解する。 アブスト Support Vector Data Description(SVDD)は１クラス分類問題において有名な手法の一つである。 この手法は与えられた正常データ分布に対してそれを包含する…

論文 diffusion mapという少し前に出て有名な論文を読む。 アブストとイントロだけ理解する。 アブスト データの幾何学的な特徴を発見するためにdiffusionプロセスというものを提案する。 マルコフ行列（遷移確率行列）の固有ベクトルを元にしてデータの幾何…