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摘要
本发明公开了一种基于自注意力机制的异常行为检测方法,包括构建自注意力生成对抗网络；将正常行为数据输入训练,得到一个可以产生正常行为数据的生成器以及一个能够比较输入与输出数据分布差异的判别器；将异常行为的数据输入训练好的生成器,通过对比输入与原模型生成的图的L2距离,从而生成与原输入图较为近似的图,可以认为重建出了异常图的理想的正常情况；将生成数据与测试数据经过之前训练好的判别模型进行对比,从而确定是否发生异常。本发明通过自注意力模型能够有效关注到人群行为之间的互相关联,提高了异常检测的准确度。
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