Unsupervised Surrogate Anomaly Detection
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Klüttermann, Simon, Katzke, Tim, Müller, Emmanuel |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Unsupervised Symbolic Anomaly Detection
par: Hossain, Md Maruf, et autres
Publié: (2026)
par: Hossain, Md Maruf, et autres
Publié: (2026)
FoMo X: Modular Explainability Signals for Outlier Detection Foundation Models
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2026)
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2026)
RangeAD: Fast On-Model Anomaly Detection
par: Hinkamp, Luca, et autres
Publié: (2026)
par: Hinkamp, Luca, et autres
Publié: (2026)
Rare anomalies require large datasets: About proving the existence of anomalies
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2025)
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2025)
Exploring the Impact of Outlier Variability on Anomaly Detection Evaluation Metrics
par: Ok, Minjae, et autres
Publié: (2024)
par: Ok, Minjae, et autres
Publié: (2024)
Towards Foundation Models for Consensus Rank Aggregation
par: Jin, Yijun, et autres
Publié: (2026)
par: Jin, Yijun, et autres
Publié: (2026)
Deep Transductive Outlier Detection
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2024)
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2024)
From Pixels to Graphs: Deep Graph-Level Anomaly Detection on Dermoscopic Images
par: Xu, Dehn, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Dehn, et autres
Publié: (2025)
A Cautionary Tale About "Neutrally" Informative AI Tools Ahead of the 2025 Federal Elections in Germany
par: Dormuth, Ina, et autres
Publié: (2025)
par: Dormuth, Ina, et autres
Publié: (2025)
Towards Unsupervised Validation of Anomaly-Detection Models
par: Idan, Lihi
Publié: (2024)
par: Idan, Lihi
Publié: (2024)
Deep Autoencoders for Unsupervised Anomaly Detection in Wildfire Prediction
par: Üstek, İrem, et autres
Publié: (2024)
par: Üstek, İrem, et autres
Publié: (2024)
Polyra Swarms: A Shape-Based Approach to Machine Learning
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2025)
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2025)
Unsupervised Anomaly Detection through Mass Repulsing Optimal Transport
par: Montesuma, Eduardo Fernandes, et autres
Publié: (2025)
par: Montesuma, Eduardo Fernandes, et autres
Publié: (2025)
Unsupervised Anomaly Detection for Tabular Data Using Noise Evaluation
par: Dai, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Dai, Wei, et autres
Publié: (2024)
Impact of Inaccurate Contamination Ratio on Robust Unsupervised Anomaly Detection
par: Masakuna, Jordan F., et autres
Publié: (2024)
par: Masakuna, Jordan F., et autres
Publié: (2024)
Guarding Graph Neural Networks for Unsupervised Graph Anomaly Detection
par: Bei, Yuanchen, et autres
Publié: (2024)
par: Bei, Yuanchen, et autres
Publié: (2024)
Angel or Devil: Discriminating Hard Samples and Anomaly Contaminations for Unsupervised Time Series Anomaly Detection
par: Zhang, Ruyi, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Ruyi, et autres
Publié: (2024)
Calibrated One-class Classification for Unsupervised Time Series Anomaly Detection
par: Xu, Hongzuo, et autres
Publié: (2022)
par: Xu, Hongzuo, et autres
Publié: (2022)
Unsupervised Identification and Replay-based Detection (UIRD) for New Category Anomaly Detection in ECG Signal
par: Shi, Zhangyue, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Zhangyue, et autres
Publié: (2025)
Towards Automated Self-Supervised Learning for Truly Unsupervised Graph Anomaly Detection
par: Li, Zhong, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Zhong, et autres
Publié: (2025)
Unsupervised Graph Anomaly Detection via Multi-Hypersphere Heterophilic Graph Learning
par: Ni, Hang, et autres
Publié: (2025)
par: Ni, Hang, et autres
Publié: (2025)
An Efficient Unsupervised Federated Learning Approach for Anomaly Detection in Heterogeneous IoT Networks
par: Tajgardan, Mohsen, et autres
Publié: (2026)
par: Tajgardan, Mohsen, et autres
Publié: (2026)
Unsupervised Distance Metric Learning for Anomaly Detection Over Multivariate Time Series
par: Yuan, Hanyang, et autres
Publié: (2024)
par: Yuan, Hanyang, et autres
Publié: (2024)
GeoChemAD: Benchmarking Unsupervised Geochemical Anomaly Detection for Mineral Exploration
par: Ding, Yihao, et autres
Publié: (2026)
par: Ding, Yihao, et autres
Publié: (2026)
GLADMamba: Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection Powered by Selective State Space Model
par: Fu, Yali, et autres
Publié: (2025)
par: Fu, Yali, et autres
Publié: (2025)
DeNoise: Learning Robust Graph Representations for Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection
par: Chen, Qingfeng, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Qingfeng, et autres
Publié: (2025)
A Generic Machine Learning Framework for Fully-Unsupervised Anomaly Detection with Contaminated Data
par: Ulmer, Markus, et autres
Publié: (2023)
par: Ulmer, Markus, et autres
Publié: (2023)
CVTGAD: Simplified Transformer with Cross-View Attention for Unsupervised Graph-level Anomaly Detection
par: Li, Jindong, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Jindong, et autres
Publié: (2024)
Knowledge-Augmented Explainable and Interpretable Learning for Anomaly Detection and Diagnosis
par: Atzmueller, Martin, et autres
Publié: (2024)
par: Atzmueller, Martin, et autres
Publié: (2024)
Attention and Autoencoder Hybrid Model for Unsupervised Online Anomaly Detection
par: Najafi, Seyed Amirhossein, et autres
Publié: (2024)
par: Najafi, Seyed Amirhossein, et autres
Publié: (2024)
Labels Matter More Than Models: Rethinking the Unsupervised Paradigm in Time Series Anomaly Detection
par: Zhong, Zhijie, et autres
Publié: (2025)
par: Zhong, Zhijie, et autres
Publié: (2025)
FedAD-Bench: A Unified Benchmark for Federated Unsupervised Anomaly Detection in Tabular Data
par: Anwar, Ahmed, et autres
Publié: (2024)
par: Anwar, Ahmed, et autres
Publié: (2024)
FANFOLD: Graph Normalizing Flows-driven Asymmetric Network for Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection
par: Cao, Rui, et autres
Publié: (2024)
par: Cao, Rui, et autres
Publié: (2024)
When Normality Shifts: Risk-Aware Test-Time Adaptation for Unsupervised Tabular Anomaly Detection
par: Huang, Wei, et autres
Publié: (2026)
par: Huang, Wei, et autres
Publié: (2026)
Scalable Context-Aware Graph Attention for Unsupervised Anomaly Detection in Large-Scale Mobile Networks
par: Malacarne, Sara, et autres
Publié: (2026)
par: Malacarne, Sara, et autres
Publié: (2026)
OCSVM-Guided Representation Learning for Unsupervised Anomaly Detection
par: Pinon, Nicolas, et autres
Publié: (2025)
par: Pinon, Nicolas, et autres
Publié: (2025)
When Model Meets New Normals: Test-time Adaptation for Unsupervised Time-series Anomaly Detection
par: Kim, Dongmin, et autres
Publié: (2023)
par: Kim, Dongmin, et autres
Publié: (2023)
An Unsupervised Anomaly Detection in Electricity Consumption Using Reinforcement Learning and Time Series Forest Based Framework
par: Ghanim, Jihan, et autres
Publié: (2024)
par: Ghanim, Jihan, et autres
Publié: (2024)
We Need to Rethink Benchmarking in Anomaly Detection
par: Röchner, Philipp, et autres
Publié: (2025)
par: Röchner, Philipp, et autres
Publié: (2025)
ASTER: Latent Pseudo-Anomaly Generation for Unsupervised Time-Series Anomaly Detection
par: Hermary, Romain, et autres
Publié: (2026)
par: Hermary, Romain, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Unsupervised Symbolic Anomaly Detection
par: Hossain, Md Maruf, et autres
Publié: (2026) -
FoMo X: Modular Explainability Signals for Outlier Detection Foundation Models
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2026) -
RangeAD: Fast On-Model Anomaly Detection
par: Hinkamp, Luca, et autres
Publié: (2026) -
Rare anomalies require large datasets: About proving the existence of anomalies
par: Klüttermann, Simon, et autres
Publié: (2025) -
Exploring the Impact of Outlier Variability on Anomaly Detection Evaluation Metrics
par: Ok, Minjae, et autres
Publié: (2024)