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

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

Domaines

Apprentissage [cs.LG] Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
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Soumis le : dimanche 3 décembre 2023-07:55:16

Dernière modification le : mardi 3 décembre 2024-10:30:02

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Dates et versions

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

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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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