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1. どんなもの？ Anomaly Detectionの枠組み EGBAD(Efficient GAN Based Anomaly Detection)の改良版 2. 先行研究と比べてどこがすごい？ EGBADでは$x$と$G(E
1 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ Anomaly Detectionの枠組み AE系とGEOM系を組み合わせた 2. 先行研究と比べてどこがすごい？ AE系とGEOM系を組み合わせた ↑
1 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ One Class Learningの枠組み side-informationを必要とせず，representation collapseに対して
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ 生成モデルVAEに根拠性を追加したモデル その根拠を利用することで異常検知可能 Disentangleな生成を可能にするLossも
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ 2stage のtrainingのAnomaly Detection 完ぺきではないGenerator $\mathcal{G}_{old}$が1st stage
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ Unsupervised な Anomaly Detectionの枠組み Autoencoder系のADで，Autoencoderの潜在特徴MAPにMemory構造を採
4 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ Unsupervised な Anomaly Detectionの枠組み Large Imageに対して，Patchで学習してAnomalyのSegmentationが可能 自然画
3 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ Patchで学習したCNNをOriginalに対して，sliding windowして特徴抽出する枠組みの改善 ↑は計算が冗長で計
3 min read Feature Learning

強化学習の目的 変数の定義 $\mathcal{S}$ : 状態の集合 $\mathcal{A}$ : 行動の集合 $P_T(s _ {t+1} | s_t, a_t)$ : 状態$s_t$で行動$a_t$をしたときにに，状態$s_{t+1}$に遷移
3 min read Reinforcement Learning

1. どんなもの？ SVMの距離をユークリッド空間ではなく，非ユークリッド空間で取る 具体的にはPoincare disk上とか 2. 先行研究と比べてどこ
2 min read SVM