论文： Angle-Based Outlier Detection in High-dimensional Data，kdd2008 问题 高维度情况下，距离同质化。 基础： 1、在高维空间中角度比距离更稳定[1] 2、如果其他大部分的点都在相似的方向上，那么点O是个离群点 3、如果许多其他的点在不同的方向上，那么点O不是离群点。 方法 对于一个给定的点P，它与任意其他点x，y之间

Outlier Suppression：突破Transformer语言模型低比特量化瓶颈 一、摘要原论文摘要翻译： 问题：1、作者是如何发现以及探究异常值的来源以及裁剪的影响的呢？ 背景介绍：Introduction2 、Preliminaries（前期准备工作）Basic Notations.（基本符号）Quantizer.（量化器） 3 Outlier analysis（异常值分析）

第九章 时间序列和多维流异常诊断 9.1 引言 首先时间序列具有连续性，即数据中的模式不会突然变化, 除非有异常的进程在起作用。 时序突变诊断：数据随时间连续变化，而异常点或异常段表现为对前期数据的突然偏离。在整个时间序列可脱机使用的情况下, 可以利用后视的优势来识别异常时序值或形状。在有多个序列可用的情况下, 可以利用交叉关联, 尽管它们通常对每个序列的分析起次要作用。这是因为时间序列数据是上

编译 | 金又南  官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn Outlier是美国一家利用AI提供分析服务的初创公司。北京时间25日，公司宣布已获得620万美元融资，用于进一步在业务数据中提取有用信息。 公司的CEO兼创始人是Sean Byrnes，他对分析行业并不陌生。此前，Byrnes创立了Flutter Inc.，这家公司提供的分析工具能有

摘要 回顾轨迹异常处理(TOD)的算法基于应用，output，算法层面上的分类算法在小中大数据集上的表现挑战，和待解决的问题 introduction 1.1 Review works 这篇文章关于异常处理的深度学习算法 Raghavendra Chalapathy and Sanjay Chawla. 2019. Deep learning for anomaly detection: A