DITAN: A deep-learning domain agnostic framework for Detection and Interpretation of Temporally-based multivariate ANomalies - Université Clermont Auvergne Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Pattern Recognition Année : 2023

DITAN: A deep-learning domain agnostic framework for Detection and Interpretation of Temporally-based multivariate ANomalies

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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04154868 , version 1 (03-12-2023)

Identifiants

Citer

Michail Giannoulis, Andrew Harris, Vincent Barra. DITAN: A deep-learning domain agnostic framework for Detection and Interpretation of Temporally-based multivariate ANomalies. Pattern Recognition, 2023, pp.109814. ⟨10.1016/j.patcog.2023.109814⟩. ⟨hal-04154868⟩
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