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LSTM模型在异常检测中的实践

共计 30 章节
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01
异常检测概述
定义 · 应用场景与挑战
异常检测概述定义
02
时间序列数据基础
平稳性 · 趋势 · 季节性
时间序列数据基础平稳性
03
数据预处理
缺失值处理 · 异常点清洗 · 重采样
数据预处理缺失值处理
04
RNN基础
循环神经网络结构与记忆
RNN循环神经网络结构
05
LSTM原理
遗忘门 · 输入门 · 输出门详解
LSTM原理
06
LSTM变体
GRU · BiLSTM · Stacked LSTM
LSTM变体
07
激活函数与梯度问题
tanh · sigmoid · 梯度消失/爆炸
激活函数梯度问题
08
异常检测评价指标
准确率 · 召回率 · F1-score
异常检测评价指标准确率
09
滑动窗口技术
如何构造时序样本
滑动窗口技术如何构造时序样本
10
数据归一化
Min-Max · Z-score与时间序列适用性
数据归一化Min-Max
11
PyTorch环境搭建与基本操作
PyTorch环境搭建与基本操作 · 核心概念 · 实践要点
PyTorch环境搭建
12
实现一个简单LSTM模型（PyTorch）
实现一个简单LSTM模型（PyTorch… · 核心概念 · 实践要点
LSTMPyTorch
13
模型训练
损失函数（MSE · MAE）与优化器
模型训练MSE
14
基于重构误差的异常检测
Autoencoder思路
基于重构误差的异…Autoencoder
15
基于预测误差的异常检测
一步预测 · 多步预测
基于预测误差的异…一步预测
16
LSTM-Autoencoder实战
编码-解码结构
LSTM-Autoenc…编码
17
多变量时间序列异常检测
输入输出设计
多变量时间序列异…输入输出设计
18
阈值选择方法
统计方法 · 动态阈值 · 交叉验证
阈值选择方法统计方法
19
模型调优
超参数搜索（学习率 · 隐藏层大小 · 层数）
模型调优超参数搜索
20
不平衡数据处理
采样策略与代价敏感学习
不平衡数据处理采样策略
21
特征工程
手动特征提取（统计量 · 差分 · FFT等）
特征工程手动特征提取
22
在线异常检测
流式处理与增量学习
线异常检测流式处理
23
模型部署
ONNX导出 · Flask API服务
模型部署ONNX
24
实战案例1
传感器温度异常检测
实战案例1传感器温度异常检…
25
实战案例2
服务器日志请求量异常检测
实战案例2服务器日志请求量…
26
实战案例3
金融交易金额异常检测
实战案例3金融交易金额异常…
27
实战案例4
工业设备振动信号异常检测
实战案例4工业设备振动信号…
28
模型可解释性
LSTM注意力机制与可视化
模型可解释性LSTM
29
常见错误与避坑指南
过拟合 · 数据泄露 · 时间顺序破坏
常见错误避坑指南
30
总结与进阶方向
Transformer · 时间序列异常检测前沿
进阶方向Transformer