A Review on Self-Supervised Learning for Time Series Anomaly Detection: Recent Advances and Open Challenges
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Sánchez-Ferrera, Aitor, Calvo, Borja, Lozano, Jose A. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
NeuCoReClass AD: Redefining Self-Supervised Time Series Anomaly Detection
di: Sánchez-Ferrera, Aitor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sánchez-Ferrera, Aitor, et al.
Pubblicazione: (2025)
Open Challenges in Time Series Anomaly Detection: An Industry Perspective
di: Mueller, Andreas
Pubblicazione: (2025)
di: Mueller, Andreas
Pubblicazione: (2025)
End-To-End Self-Tuning Self-Supervised Time Series Anomaly Detection
di: Deforce, Boje, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deforce, Boje, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Spatial-Temporal Normality Learning for Time Series Anomaly Detection
di: Chen, Yutong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yutong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Open-Set Multivariate Time-Series Anomaly Detection
di: Lai, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lai, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Self-Supervised Time-Series Anomaly Detection Using Learnable Data Augmentation
di: Choi, Kukjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Kukjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Learning for Time Series: A Review & Critique of FITS
di: Eefsen, Andreas Løvendahl, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eefsen, Andreas Løvendahl, et al.
Pubblicazione: (2024)
TreeMIL: A Multi-instance Learning Framework for Time Series Anomaly Detection with Inexact Supervision
di: Liu, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dive into Time-Series Anomaly Detection: A Decade Review
di: Boniol, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Boniol, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)
IMPACT: Influence Modeling for Open-Set Time Series Anomaly Detection
di: Zhou, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2026)
CARLA: Self-supervised Contrastive Representation Learning for Time Series Anomaly Detection
di: Darban, Zahra Zamanzadeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Darban, Zahra Zamanzadeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
LLM-Enhanced Reinforcement Learning for Time Series Anomaly Detection
di: Golchin, Bahareh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Golchin, Bahareh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey
di: Darban, Zahra Zamanzadeh, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Darban, Zahra Zamanzadeh, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Self-Supervised Task for Fault Detection in Satellite Multivariate Time Series
di: Cena, Carlo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cena, Carlo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Anomaly Detection in Time Series: A Survey
di: Ho, Thi Kieu Khanh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ho, Thi Kieu Khanh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Matrix Profile for Time-Series Anomaly Detection: A Reproducible Open-Source Benchmark on TSB-AD
di: Yeh, Chin-Chia Michael
Pubblicazione: (2026)
di: Yeh, Chin-Chia Michael
Pubblicazione: (2026)
Cross-Modal Deep Metric Learning for Time Series Anomaly Detection
di: Li, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Learning for Multivariate Time Series Anomaly Detection in Industrial Automation
di: Nosrati, Khayyam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nosrati, Khayyam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hyperspectral Anomaly Detection with Self-Supervised Anomaly Prior
di: Liu, Yidan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yidan, et al.
Pubblicazione: (2024)
GNNs for Time Series Anomaly Detection: An Open-Source Framework and a Critical Evaluation
di: Bello, Federico, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bello, Federico, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Unified Representations of Normalcy for Time Series Anomaly Detection
di: Sarker, Prithul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sarker, Prithul, et al.
Pubblicazione: (2026)
Active Learning and Transfer Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data
di: Kelleher, John D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kelleher, John D., et al.
Pubblicazione: (2025)
MELODY: Robust Semi-Supervised Hybrid Model for Entity-Level Online Anomaly Detection with Multivariate Time Series
di: Ni, Jingchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ni, Jingchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Learning of Disentangled Representations for Multivariate Time-Series
di: Chang, Ching, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Ching, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Dynamical System Representations for Physiological Time-Series
di: Chen, Yenho, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yenho, et al.
Pubblicazione: (2025)
TimeSeriesBench: An Industrial-Grade Benchmark for Time Series Anomaly Detection Models
di: Si, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Si, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Label-Free Multivariate Time Series Anomaly Detection
di: Zhou, Qihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Qihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Contextual and Seasonal LSTMs for Time Series Anomaly Detection
di: Zhang, Lingpei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Lingpei, et al.
Pubblicazione: (2026)
SAFE: Self-Supervised Anomaly Detection Framework for Intrusion Detection
di: Li, Elvin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Elvin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Time Series Encoding with Noise-Aware Self-Supervised Learning and an Efficient Encoder
di: Nguyen, Duy A., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nguyen, Duy A., et al.
Pubblicazione: (2023)
Anomaly Detection in Event-triggered Traffic Time Series via Similarity Learning
di: Dou, Shaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dou, Shaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unified Taxonomy for Multivariate Time Series Anomaly Detection using Deep Learning
di: Alves, Bruna, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alves, Bruna, et al.
Pubblicazione: (2026)
Self-Supervised Learning for Time Series: Contrastive or Generative?
di: Liu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Tuning Self-Supervised Image Anomaly Detection
di: Yoo, Jaemin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yoo, Jaemin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Automated Self-Supervised Learning for Truly Unsupervised Graph Anomaly Detection
di: Li, Zhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Supervised Anomaly Detection in Computer Vision and Beyond: A Survey and Outlook
di: Hojjati, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hojjati, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Causal Disentanglement Learning for Accurate Anomaly Detection in Multivariate Time Series
di: Kim, Wonah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Wonah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Harnessing Contrastive Learning and Neural Transformation for Time Series Anomaly Detection
di: Chen, Katrina, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Katrina, et al.
Pubblicazione: (2023)
VACE: Learning Geometrically Structured Representations for Time Series Anomaly Detection
di: Cencillo, Alberto D., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cencillo, Alberto D., et al.
Pubblicazione: (2026)
Anomaly Detection in Time Series Data Using Reinforcement Learning, Variational Autoencoder, and Active Learning
di: Golchin, Bahareh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Golchin, Bahareh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
NeuCoReClass AD: Redefining Self-Supervised Time Series Anomaly Detection
di: Sánchez-Ferrera, Aitor, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Open Challenges in Time Series Anomaly Detection: An Industry Perspective
di: Mueller, Andreas
Pubblicazione: (2025) -
End-To-End Self-Tuning Self-Supervised Time Series Anomaly Detection
di: Deforce, Boje, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Self-Supervised Spatial-Temporal Normality Learning for Time Series Anomaly Detection
di: Chen, Yutong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Open-Set Multivariate Time-Series Anomaly Detection
di: Lai, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2023)