3.3 基于深度学习的方法

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3.3 基于深度学习的方法 3.3 基于深度学习的方法深度学习在时间序列异常检测领域取得了显著进展，其强大的特征学习能力和非线性建模能力使其能够捕捉时间序列数据中复杂的模式和依赖关系。与传统的统计方法和机器学习方法相比，深度学习方法通常能够自动提取高层次的特征，并更好地适应数据的复杂性和变化性。 3.3.1 深度学习方法分类基于深度学习的时间序列异常检测方法可以大致分为以下几类：基于自编码器的方法 (Autoencoder-based Methods): 这类方法利用自编码器学习正常时间序列数据的压缩表示，然后通过重构误差来检测异常。