6.1 基于循环神经网络 (RNN, LSTM, GRU)

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6.1 基于循环神经网络 (RNN, LSTM, GRU) 6.1 基于循环神经网络 (RNN, LSTM, GRU) 的时间序列异常检测循环神经网络 (RNNs) 及其变体，如长短期记忆网络 (LSTMs) 和门控循环单元 (GRUs)，在处理时间序列数据方面表现出色，使其成为时间序列异常检测的强大工具。它们能够捕捉序列中的时间依赖性和模式，从而有效地识别与预期行为的偏差。 6.1.1 循环神经网络 (RNN) 的基本原理 RNN 是一种专门设计用于处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有循环连接，允许信息在网络中循环流动，从而使其能够保留过去的信息。