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    Titel :

    Self-Taught Anomaly Detection With Hybrid Unsupervised/Supervised Machine Learning in Optical Networks


    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    01.01.2019


    Format / Umfang :

    8 pages



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    DDC:    621.3692



    Improved Anomaly Detection using Integrated Supervised and Unsupervised Processing

    Hunt, Bobby | British Library Conference Proceedings | 2017


    Semi-Supervised Machine Learning for Spacecraft Anomaly Detection & Diagnosis

    Ramachandran, Sowmya / Rosengarten, Maia / Belardi, Christian | IEEE | 2020



    Unsupervised Video Anomaly Detection with Self-Attention Based Feature Aggregating

    Ye, Zhenhao / Li, Yanlong / Cui, Zhichao et al. | IEEE | 2023


    Self-Supervised Deep Learning Framework for Anomaly Detection in Traffic Data

    Morris, Clint / Yang, Jidong J. / Chorzepa, Mi Geum et al. | ASCE | 2022