Do Autoencoders Need a Bottleneck for Anomaly Detection?
A common belief in designing deep autoencoders (AEs), a type of unsupervised neural network, is that a bottleneck is required to prevent learning the identity function. Learning the identity function renders the AEs useless for anomaly detection. In this work, we challenge this limiting belief and i...
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| Principais autores: | , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
IEEE
2022-01-01
|
| coleção: | IEEE Access |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9832598/ |
| Tags: |
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