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项目
AIOps-NanKai
model
DAGMM
提交
120ddbdf
提交
120ddbdf
编辑于
6年前
作者:
Toshihiro Nakae
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差异文件
catch up save/restore features and some fixes
上级
be429054
无相关合并请求
变更
2
隐藏空白变更内容
行内
左右并排
显示
2 个更改的文件
README.md
+8
-2
8 个添加, 2 个删除
README.md
README_ja.md
+8
-2
8 个添加, 2 个删除
README_ja.md
有
16 个添加
和
4 个删除
README.md
+
8
−
2
浏览文件 @
120ddbdf
...
...
@@ -11,6 +11,7 @@ this is UNOFFICIAL implementation.
-
python 3
-
Tensorflow
-
Numpy
-
sklearn
# Usage instructions
To use DAGMM model, you need to create "DAGMM" object.
...
...
@@ -35,7 +36,7 @@ At initialize, you have to specify next 4 variables at least.
Then you fit the training data, and predict to get energies
(anomaly score). It looks like the model interface of scikit-learn.
For more details, please check out dagmm/dagmm.py docstrings.
For more details, please check out
[
dagmm/dagmm.py
](
dagmm/dagmm.py
)
docstrings.
# Example
## Small Example
...
...
@@ -55,12 +56,17 @@ model.fit(x_train)
# Evaluate energies
# (the more the energy is, the more it is anomary)
energy
=
model
.
predict
(
x_test
)
# Save fitted model to the directory
model
.
save
(
"
./fitted_model
"
)
# Restore saved model from dicrectory
model
.
restore
(
"
./fitted_model
"
)
```
## Jupyter Notebook Example
You can use
[
jupyter notebook example
](
Example_DAGMM.ipynb
)
.
This example uses random samples of mixture of gaussian.
(need sklearn)
# Notes
## GMM Implementation
...
...
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README_ja.md
+
8
−
2
浏览文件 @
120ddbdf
...
...
@@ -12,6 +12,7 @@ DAGMM (Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model) の Tensorflow 実装です。
-
python 3
-
Tensorflow
-
Numpy
-
sklearn
# 利用方法
DAGMMを利用するには、まずDAGMMオブジェクトを生成します。
...
...
@@ -36,7 +37,7 @@ DAGMMを利用するには、まずDAGMMオブジェクトを生成します。
その後、スコアを算出したいデータに対して予測(predict)を行います。
(scikit-learnにおける予測モデルの利用方法と似ています)
オプションの詳細については dagmm/dagmm.py の docstring を参照してください。
オプションの詳細については
[
dagmm/dagmm.py
](
dagmm/dagmm.py
)
の docstring を参照してください。
# 利用例
## シンプルな例
...
...
@@ -56,12 +57,17 @@ model.fit(x_train)
# エネルギーの算出
# (エネルギーが高いほど異常)
energy
=
model
.
predict
(
x_test
)
# 学習済みモデルをディレクトリに保存する
model
.
save
(
"
./fitted_model
"
)
# 学習済みモデルをディレクトリから読み込む
model
.
restore
(
"
./fitted_model
"
)
```
## Jupyter Notebook サンプル
Jupyter notebook での
[
実行サンプル
](
./Example_DAGMM_ja.ipynb
)
を用意しました。
このサンプルでは、混合正規分布に対して適用した結果となっています。
(sklearn が必要です)
# 補足
## 混合正規分布(GMM)の実装について
...
...
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