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基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测本发明公开了一种基于能量和镜像生成对第二部分用神经网络构建镜像生成对抗网络并引入能量的思想，利用正常的数据进行迭代训异常检测器，利用生成异常点及数据集的正常2步骤3：用神经网络另外搭建异常检测器，使用步骤2x"={"-',"-',…,ggggggLD＝D(x)+[m-D(G(z))]+步骤24中的x"作为Dmirror的输入，通过编解码操作，希望Dmirror对Xg中的样本输出能量较3在生成器G的目标函数中加入公式2-3，根据步骤26中D和Dmirror对各生成样本的能量2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特test；3.根据权利要求1所述的异常检测方法，4对于仅使用正常示例的无监督离群点检测和半监督离群点检测，已经研究了基于GAN的重建模型和生成模型。基于GAN的重建模型通常通过训练常规GAN或GAN和自动编码器的组合5gggg6[0025]步骤28：为规避模式崩溃问题，对于生成点计算其均值[0037](2)修改对抗生成网络的结构，加入与原判别器结构相同，目标相反的镜像判别7[0043]本实施例一种基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测算法，具体包括如下步xnl={X",X",…,X⃞},其中m为数据簇的个数。取每一簇数据单独执行后续的步骤2和步8x"={x"-',gggD对中的样本输出能量较低，对X中样本的输出能量高。即通过训练，得到D关于gmirror的目标函数如公式2-2所示：Ln⃞,=D(G(2))+[m-D(X'公式2-2[0062]对于某一特定生成样本在训练之初位于异常空间的随机位置，由于D和Dmirror输出能量较低。而生成器G的生成目标在于使得两个判别器对同一生成点产生相近的能量mirror的输出能量值差异较大。当且仅当G的生成点位于正常点外侧的边缘位mirror的输出能量相近。现对正常点的包围。对生成点

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