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Recurrent-Autoencoder:基于递归神经网络的时间序列异常检测自动编码器
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2021-04-18
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基于递归神经网络的自动编码器 PyTorch实现, 目录: 项目结构: 项目结构基于以下 ├── agents | └── rnn_autoencoder.py # the main training agent for the recurrent NN-based AE ├── graphs | └── models | | └── recurrent_autoencoder.py # recurrent NN-based AE model definition | └── losses | | └── MAELoss.py # contains the Mean Absolute Error (MAE) loss | | └── MSELoss.py # contains the Mean Squared Error (MSE) loss ├── datasets
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Recurrent-Autoencoder-main.zip (30个子文件)
Recurrent-Autoencoder-main
graphs
models
__init__.py 393B
recurrent_autoencoder.py 4KB
losses
AUCLoss.py 1KB
MSELoss.py 280B
MAELoss.py 279B
__init__.py 393B
experiments
.keep 0B
utils
config.py 2KB
samplers.py 2KB
__init__.py 393B
checkpoints.py 357B
assets
enc_eq.PNG 6KB
decoder.png 75KB
dec_eq.PNG 4KB
encoder.png 46KB
metrics.py 571B
agents
base.py 2KB
rnn_autoencoder.py 7KB
__init__.py 393B
notebooks
.keep 0B
configs
config_rnn_ae.json 740B
__init__.py 393B
main.py 718B
requirements.txt 98B
datasets
__init__.py 393B
ecg5000.py 2KB
LICENSE 1KB
README.md 3KB
data
.keep 0B
.gitignore 350B
共 30 条
- 1
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李念遠
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