为了提倡研究基于深度学习的机器故障检测系统的研究，我们根据微小的声音数据集对拟议系统进行了案例研究。我们的案例研究调查了一个变异自动编码器（VAE），用于增强Valmet AB的小型钻头数据集。一个气门数据集包含134种声音，分为两类：从Valmet AB的一台钻机中记录的“异常”和“正常”，这是瑞典Sundsvall的一家公司，该公司为生物燃料的生产提供设备和流程。使用深度学习模型来检测如此小的声音数据集上的故障钻头通常没有成功。我们采用了VAE来通过合成原始声音的新声音来增加微小数据集中的声音数量。增强数据集是通过将这些合成的声音与原始声音相结合来创建的。我们使用了一个高通滤波器，其通带频率为1000 Hz和一个具有22 \ kern的Passband频率的低通滤波器0.16667EM000 Hz，以在增强数据集中的预处理声音中，然后将其转换为MEL频谱图。然后使用这些MEL频谱图对预训练的2D-CNN ALEXNET进行训练。与使用原始的小声音数据集进行训练预先训练的Alexnet时，使用增强声音数据集将CNN模型的分类结果提高了6.62 \％（94.12 \％（在增强数据集对87.5 \％训练的原始训练时，接受了87.5 \％）数据集）。

Denoising是从声音信号中消除噪音的过程，同时提高声音信号的质量和充分性。 Denoising Sound在语音处理，声音事件分类和机器故障检测系统中有许多应用。本文介绍了一种创建自动编码器来映射噪声机器声音以清洁声音的方法。声音中有几种类型的噪声，例如，环境噪声和信号处理方法产生的频率依赖性噪声。环境活动产生的噪音是环境噪声。在工厂中，可以通过车辆，钻探，人员在调查区，风和流水中进行交谈来产生环境噪音。这些噪音在声音记录中显示为尖峰。在本文的范围内，我们证明了以高斯分布和环境噪声的消除，并以感应电动机的水龙头水龙头噪声为特定示例。对所提出的方法进行了训练和验证，并在49个正常功能声音和197个水平错位故障声音（Mafaulda）中进行了验证。均方根误差（MSE）用作评估标准，用于评估使用拟议的自动编码器和测试集中的原始声音在deno的声音之间的相似性。当Denoise在正常函数类别的15个测试声音上两种类型的噪声时，MSE低于或等于0.14。当在水平错位故障类别上降低60个测试声音时，MSE低于或等于0.15。低MSE表明，生成的高斯噪声和环境噪声几乎都通过拟议的训练有素的自动编码器从原始声音中删除。

本文旨在开发一种基于声学信号的无监督异常检测方法来自动机器监测。现有的方法，例如Deep AutoCoder（DAE），变异自动编码器（VAE），条件变异自动编码器（CVAE）等在潜在空间中的表示功能有限，因此，异常检测性能差。必须为每种不同类型的机器培训不同的模型，以准确执行异常检测任务。为了解决此问题，我们提出了一种新方法，称为层次条件变化自动编码器（HCVAE）。该方法利用有关工业设施的可用分类学等级知识来完善潜在空间表示。这些知识也有助于模型改善异常检测性能。我们通过使用适当的条件证明了单个HCVAE模型对不同类型机器的概括能力。此外，为了显示拟议方法的实用性，（i）我们在不同领域评估了HCVAE模型，（ii）我们检查了部分分层知识的影响。我们的结果表明，HCVAE方法验证了这两个点，并且在AUC得分度量上最大的15％在异常检测任务上的基线系统的表现优于基线系统。

在印刷电路板（PCB）的组装过程中，大多数误差是由表面安装装置（SMD）中的焊点引起的。在文献中，传统的特征提取基于方法需要设计手工制作的特征，并依赖于分层的RGB照明来检测焊接接头误差，而基于监督的卷积神经网络（CNN）的方法需要大量标记的异常样本（有缺陷的焊点）实现高精度。为了解决无限制环境中的光学检查问题，没有特殊的照明，没有无差错的参考板，我们提出了一种用于异常检测的新的Beta变化AutoEncoders（Beta-VAE）架构，可以在IC上工作和非IC组件。我们表明，拟议的模型学会了Disondled的数据表示，导致更独立的功能和改进的潜在空间表示。我们比较用于表征异常的激活和基于梯度的表示;并观察不同Beta参数对精度的影响，并在β-VAE中的特征表示中的影响。最后，我们表明，可以通过在没有指定的硬件或特征工程的直接正常样品上培训的模型来检测焊点上的异常。

我们提出了一种用于测试使用吸收材料记录辐射电磁（EM）场的天线阵列的新方法，并使用条件编码器解码器模型通过AI评估所得到的热图像串。鉴于馈送到每个阵列元件的信号的功率和相位，我们能够通过我们训练的模型重建正常序列，并将其与热相机观察到的真实序列进行比较。这些热图仅包含低级模式，例如各种形状的斑点。然后，基于轮廓的异常检测器可以将重建误差矩阵映射到异常的分数，以识别故障的天线阵列，并将分类F量度（F-M）增加到46％。我们在天线测试系统收集的时间序列热量量表上展示了我们的方法。传统上，变形自身摩擦（VAE）学习观察噪声可以产生比具有恒定噪声假设的VAE更好的结果。然而，我们证明这不是对这种低级模式的异常检测的情况，有两个原因。首先，结合所学到的观察噪声的基线度量重建概率不能分化异常模式。其次，具有较低观察噪声假设的VAE的接收器操作特性（ROC）曲线下的区域比具有学习噪声的VAE高出11.83％。

随着深度学习生成模型的最新进展，它在时间序列领域的出色表现并没有花费很长时间。用于与时间序列合作的深度神经网络在很大程度上取决于培训中使用的数据集的广度和一致性。这些类型的特征通常在现实世界中不丰富，在现实世界中，它们通常受到限制，并且通常具有必须保证的隐私限制。因此，一种有效的方法是通过添加噪声或排列并生成新的合成数据来使用\ gls {da}技术增加数据数。它正在系统地审查该领域的当前最新技术，以概述所有可用的算法，并提出对最相关研究的分类法。将评估不同变体的效率；作为过程的重要组成部分，将分析评估性能的不同指标以及有关每个模型的主要问题。这项研究的最终目的是摘要摘要，这些领域的进化和性能会产生更好的结果，以指导该领域的未来研究人员。

Inspired by the recent success of deep learning in multiscale information encoding, we introduce a variational autoencoder (VAE) based semi-supervised method for detection of faulty traffic data, which is cast as a classification problem. Continuous wavelet transform (CWT) is applied to the time series of traffic volume data to obtain rich features embodied in time-frequency representation, followed by a twin of VAE models to separately encode normal data and faulty data. The resulting multiscale dual encodings are concatenated and fed to an attention-based classifier, consisting of a self-attention module and a multilayer perceptron. For comparison, the proposed architecture is evaluated against five different encoding schemes, including (1) VAE with only normal data encoding, (2) VAE with only faulty data encoding, (3) VAE with both normal and faulty data encodings, but without attention module in the classifier, (4) siamese encoding, and (5) cross-vision transformer (CViT) encoding. The first four encoding schemes adopted the same convolutional neural network (CNN) architecture while the fifth encoding scheme follows the transformer architecture of CViT. Our experiments show that the proposed architecture with the dual encoding scheme, coupled with attention module, outperforms other encoding schemes and results in classification accuracy of 96.4%, precision of 95.5%, and recall of 97.7%.

在能源系统的数字化中，传感器和智能电表越来越多地用于监视生产，运行和需求。基于智能电表数据的异常检测对于在早期阶段识别潜在的风险和异常事件至关重要，这可以作为及时启动适当动作和改善管理的参考。但是，来自能源系统的智能电表数据通常缺乏标签，并且包含噪声和各种模式，而没有明显的周期性。同时，在不同的能量场景中对异常的模糊定义和高度复杂的时间相关性对异常检测构成了巨大的挑战。许多传统的无监督异常检测算法（例如基于群集或基于距离的模型）对噪声不强大，也不完全利用时间序列中的时间依赖性以及在多个变量（传感器）中的其他依赖关系。本文提出了一种基于带有注意机制的变异复发自动编码器的无监督异常检测方法。凭借来自智能电表的“肮脏”数据，我们的方法预示了缺失的值和全球异常，以在训练中缩小其贡献。本文与基于VAE的基线方法和其他四种无监督的学习方法进行了定量比较，证明了其有效性和优势。本文通过一项实际案例研究进一步验证了所提出的方法，该研究方法是检测工业加热厂的供水温度异常。

轴承是容易出乎意料断层的旋转机的重要组成部分之一。因此，轴承诊断和状况监测对于降低众多行业的运营成本和停机时间至关重要。在各种生产条件下，轴承可以在一系列载荷和速度下进行操作，这会导致与每种故障类型相关的不同振动模式。正常数据很足够，因为系统通常在所需条件下工作。另一方面，故障数据很少见，在许多情况下，没有记录故障类别的数据。访问故障数据对于开发数据驱动的故障诊断工具至关重要，该工具可以提高操作的性能和安全性。为此，引入了基于条件生成对抗网络（CGAN）的新型算法。该算法对任何实际故障条件的正常和故障数据进行培训，从目标条件的正常数据中生成故障数据。所提出的方法在现实世界中的数据集上进行了验证，并为不同条件生成故障数据。实施了几种最先进的分类器和可视化模型，以评估合成数据的质量。结果证明了所提出的算法的功效。

本文提出了一种基于机器学习的方法，旨在提醒患者可能呼吸道疾病。各种类型的病理可能会影响呼吸系统，可能导致严重疾病，在某些情况下死亡。通常，有效的预防实践被视为改善患者健康状况的主要参与者。提出的方法致力于实现一种易于使用的工具，以自动诊断呼吸道疾病。具体而言，该方法利用变异自动编码器体系结构允许使用有限的复杂性和相对较小的数据集的培训管道。重要的是，它的精度为57％，这与现有的强烈监督方法一致。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

深度学习算法的兴起引领许多研究人员使用经典信号处理方法来发声。深度学习模型已经实现了富有富有的语音合成，现实的声音纹理和虚拟乐器的音符。然而，最合适的深度学习架构仍在调查中。架构的选择紧密耦合到音频表示。声音的原始波形可以太密集和丰富，用于深入学习模型，以有效处理 - 复杂性提高培训时间和计算成本。此外，它不代表声音以其所感知的方式。因此，在许多情况下，原始音频已经使用上采样，特征提取，甚至采用波形的更高级别的图示来转换为压缩和更有意义的形式。此外，研究了所选择的形式，另外的调节表示，不同的模型架构以及用于评估重建声音的许多度量的条件。本文概述了应用于使用深度学习的声音合成的音频表示。此外，它呈现了使用深度学习模型开发和评估声音合成架构的最重要方法，始终根据音频表示。

人们对人类情感状态的稀疏代表性格式的需求日益增长，这些格式可以在有限的计算记忆资源的情况下使用。我们探讨了在潜在矢量空间中代表神经数据对情绪刺激的响应是否可以用于预测情绪状态，并生成参与者和/或情绪特定于情绪的合成EEG数据。我们提出了一个有条件的基于变异自动编码器的框架EEG2VEC，以从脑电图数据中学习生成歧视性表示。关于情感脑电图记录数据集的实验结果表明，我们的模型适用于无监督的脑电图建模，基于潜在表示的三个不同情绪类别（正，中性，负）的分类，可实现68.49％的稳健性能，并产生的合成eeg序列共同存在于真实的脑电图数据输入到特别重建低频信号组件。我们的工作推进了情感脑电图表示可以在例如生成人工（标签）训练数据或减轻手动功能提取的领域，并为记忆约束的边缘计算应用程序提供效率。

与行业4.0的发展相一致，越来越多的关注被表面缺陷检测领域所吸引。提高效率并节省劳动力成本已稳步成为行业领域引起人们关注的问题，近年来，基于深度学习的算法比传统的视力检查方法更好。尽管现有的基于深度学习的算法偏向于监督学习，但这不仅需要大量标记的数据和大量的劳动力，而且还效率低下，并且有一定的局限性。相比之下，最近的研究表明，无监督的学习在解决视觉工业异常检测的高于缺点方面具有巨大的潜力。在这项调查中，我们总结了当前的挑战，并详细概述了最近提出的针对视觉工业异常检测的无监督算法，涵盖了五个类别，其创新点和框架详细描述了。同时，提供了包含表面图像样本的公开可用数据集的信息。通过比较不同类别的方法，总结了异常检测算法的优点和缺点。预计将协助研究社区和行业发展更广泛，更跨域的观点。

人脑解剖图像的专家解释是神经放射学的中心部分。已经提出了几种基于机器学习的技术来协助分析过程。但是，通常需要对ML模型进行培训以执行特定的任务，例如脑肿瘤分割或分类。相应的培训数据不仅需要费力的手动注释，而且人脑MRI中可以存在多种异常 - 甚至同时发生，这使得所有可能的异常情况都非常具有挑战性。因此，可能的解决方案是一种无监督的异常检测（UAD）系统，可以从健康受试者的未标记数据集中学习数据分布，然后应用以检测​​分布样本。然后，这种技术可用于检测异常 - 病变或异常，例如脑肿瘤，而无需明确训练该特定病理的模型。过去已经为此任务提出了几种基于变异的自动编码器（VAE）技术。即使它们在人为模拟的异常情况下表现良好，但其中许多在检测临床数据中的异常情况下表现较差。这项研究提出了“上下文编码” VAE（CEVAE）模型的紧凑版本，并结合了预处理和后处理步骤，创建了UAD管道（Strega）（Strega），该步骤对临床数据更强大，并显示其在检测到其检测方面的适用性脑MRI中的肿瘤等异常。 The proposed pipeline achieved a Dice score of 0.642$\pm$0.101 while detecting tumours in T2w images of the BraTS dataset and 0.859$\pm$0.112 while detecting artificially induced anomalies, while the best performing baseline achieved 0.522$\pm$0.135 and 0.783$\ PM分别为0.111美元。

与许多其他任务一样，神经网络对于异常检测目的而言非常有效。但是，很少有深度学习模型适合于在表格数据集上检测异常。本文提出了一种新的方法来标记基于Tracin的异常，这是最初引入的出于明确目的而引入的影响度量。所提出的方法可以增加任何无监督的深度异常检测方法。我们使用变异自动编码器测试我们的方法，并表明训练点子样本对测试点的平均影响可以作为异常的代理。与最先进的方法相比，我们的模型被证明具有竞争力：它在医疗和网络安全表格基准数据上的检测准确性方面具有可比性或更好的性能。

潮湿的天气使水膜在道路上，薄膜导致轮胎和路面之间的摩擦力较低。当车辆通过低摩擦的道路时，事故可能发生高达35％的频率，而不是正常情况道路。为了防止如上所述，实时识别道路状况至关重要。因此，我们提出了一种基于卷积的自动编码器的异常检测模型，用于考虑较少的计算资源和实现更高的异常检测性能。所提出的模型采用非压缩方法而不是传统的瓶颈结构化自动编码器。结果，与传统模型相比，神经网络的计算成本最多可减少1倍，并且异常检测性能高达7.72％。因此，我们将所提出的模型作为实时异常检测的尖端算法结束。

当前，借助监督学习方法，基于深度学习的视觉检查已取得了非常成功的成功。但是，在实际的工业场景中，缺陷样本的稀缺性，注释的成本以及缺乏缺陷的先验知识可能会使基于监督的方法无效。近年来，无监督的异常定位算法已在工业检查任务中广泛使用。本文旨在通过深入学习在工业图像中无视无视的异常定位中的最新成就来帮助该领域的研究人员。该调查回顾了120多个重要出版物，其中涵盖了异常定位的各个方面，主要涵盖了所审查方法的各种概念，挑战，分类法，基准数据集和定量性能比较。在审查迄今为止的成就时，本文提供了一些未来研究方向的详细预测和分析。这篇综述为对工业异常本地化感兴趣的研究人员提供了详细的技术信息，并希望将其应用于其他领域的异常本质。

无监督的异常检测对于未来在大型数据集中搜索稀有现象的分析可能至关重要，例如在LHC收集的。为此，我们介绍了一个受到物理启发的变量自动编码器（VAE）体系结构，该体系结构在LHC奥运会机器学习挑战数据集中竞争性和稳健性。我们证明了如何将某些物理可观察物直接嵌入VAE潜在空间中，同时使分类器显然是不可知的，可以帮助识别和表征测得的光谱中的特征，这是由于数据集中存在异常而引起的。

机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布（OOD）样本，因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性，该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性，检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止，一些研究领域解决了检测陌生样本的问题，包括异常检测，新颖性检测，一级学习，开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念，但分别分布，开放式检测和异常检测已被独立研究。因此，这些研究途径尚未交叉授粉，创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法，但它们似乎仅关注特定领域，而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时，对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益，并协同发展未来的方法。此外，据我们所知，虽然进行异常检测或单级学习进行了调查，但没有关于分布外检测的全面或最新的调查，我们的调查可广泛涵盖。最后，有了统一的跨域视角，我们讨论并阐明了未来的研究线，打算将这些领域更加紧密地融为一体。