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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于時間卷積網(wǎng)絡的通用日志序列異常檢測框架

      基于時間卷積網(wǎng)絡的通用日志序列異常檢測框架

      2021-03-30 | pdf | 1.36 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的日志序列異常檢測模型對短序列有較好的檢測能力，但對長序列的檢測準確性較差。為此，提出一種基于時間卷積網(wǎng)絡的通用日志序列異常檢測框架。將日志模板序列建模為自然語言序列，把基于神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的詞嵌入作為模型的輸入，以表示目標詞在當前日志序列中的語義規(guī)則，并通過降維提高整個框架的運算效率。此外，提出用帶參數(shù)的ReLU替換ReLU，用自適應平均池化層替換全連接層，將日志序列的異常檢測問題建模成自然語言序列生成問題。實驗結果表明，該檢測框架的總體淮確率高于TCN+ Linear、TCN+AAP等方法。

      神經(jīng)網(wǎng)絡 檢測 自然語言處理
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