2022/05/31 by Гололобов, Н.В., Павленко, Е.Ю.
#Computer and information sciences #FOS: Computer and information sciences
paper · doi:10.48612/jisp/hmuz-b8ua-mv2e
В работе предложено применение рекуррентных нейронных сетей с архитектурой LSTM для решения задач, связанных с выявлением аномальных экземпляров в наборах данных, а также проведено сравнение эффективности предложенного метода с традиционной техникой – методом опорных векторов для одного класса. В ходе исследования проведен эксперимент и сформулированы критерии эффективности реализаций. Полученные таким образом результаты позволили сделать соответствующие выводы о применимости рекуррентных нейронных сетей в задачах выявления аномальных экземпляров и выдвинуть предложения по дальнейшему развитию данного направления.