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高維數據的無監督異常檢測是機器學習的重要挑戰之一。雖然先前基于單一深度自動編碼器和密度估計的方法已經取得了顯著的進展，但是其僅通過一個深度自編碼器來生成低維表示，這表明沒有足夠的信息來執行后續的密度估計任務。為了解決上述問題，文中提出了一種混合自動編碼器高斯混合模型（Miκ ed auto- encoding Gaussian Mixture Model， MAGMM）。MAGMM使用混合自動編碼器來代替單一深度自動編碼器生成串聯的低維表示，因此它可以保存來自輸入樣本的特定集群的關鍵信息。此外，其利用分配網絡來約束混合自動編碼器，這樣毎個樣本都可以分配給一個占主導地位的自動編碼器。利用上述機制， MAGMM避免了陷入局部最優，降低了重構誤差，從而可以促進密度估計任務的完成，提高高維數據異常檢測的準確性。實驗結果表明，該方法優于 DAGMM，并在標準F1分數上提高了29%。
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