Anoonly: Semi-Supervised Anomaly Detection with the Only Loss on Anomalies

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Expert Systems with Applications Jg. 262; S. 125597
Hauptverfasser:	Yixuan Zhou, Peiyu Yang, Yi Qu, Xing Xu, Zhe Sun, Andrzej Cichocki
Format:	Journal Article
Sprache:	Japanisch
Veröffentlicht:	Elsevier BV 01.01.2023
Schlagworte:	Artificial Intelligence (cs.AI) Computer Science - Artificial Intelligence Computer Science - Machine Learning FOS: Computer and information sciences Machine Learning (cs.LG)
ISSN:	0957-4174
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
ISSN:	0957-4174
DOI:	10.1016/j.eswa.2024.125597