Forecasting Multi-Level Deep Learning Autoencoder Architecture (MDLAA) for Parametric Prediction based on Convolutional Neural Networks

This study presents a data-driven framework for anomaly detection, which is a significant process in modern computing, as the detection of an abnormal signal can prevent a high-risk decision. The proposed Multi-Level Deep Learning Autoencoder Architecture (MDLAA) is used to encode high dimensional i...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Engineering, technology & applied science research Ročník 15; číslo 2; s. 21279 - 21283
Hlavní autoři:	Ayub, Nasir, Sarwar, Nadeem, Ali, Arshad, Khan, Hamayun, Din, Irfanud, Alqahtani, Abdullah M., Abdulnabi, Mohamed Shabbir Hamza, Ali, Aitizaz
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	03.04.2025
ISSN:	2241-4487, 1792-8036
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!