用于异常检测的GANomaly（支持多个GPU）

版本1.0.1（11.9 KB）第页 大黄
GANomaly网络架构异常检测问题的MATLAB实现。
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Aktualisiert公司2024年6月30日

利琴兹·安泽根

该代码包附带了一个示例，其功能如下：1。从文件加载数据，2。构建GANomaly网络，3。训练GANomaly网络，以及4。使用经过训练的GANomaly进行异常检测。
该代码附带多个GPU支持。
main.m中的示例可以在MNIST数据集或您自己的数据集上运行以进行就绪检查。
使用条件：请引用以下文件
D.Huang和A.Al Hourani，“使用深度学习方法对物联网设备进行物理层欺骗检测和验证”IEEE通信与网络中的机器学习汇刊第2卷，第841-854页，2024年，doi:10.1109/TMLCN.2024.3417806。
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附笔。：
1.需要下载MNIST数据集并将其放在同一文件夹中。数据集可以在以下链接中找到：
https://www.kaggle.com/datasets/hojjatk/mnist-dataset网站
2.基于以下MATLAB示例修改了用于处理MNIST数据集的助手函数：
https://www.mathworks.com/help/releases/R2019b/deeplearning/examples/train-a-variational-autoencoder-vae-to-generate-images.html
3.GANomaly基于以下Github项目实施：
https://github.com/samet-akcay/ganomaly网站

Zitieren als公司

Huang、Da和Akram Al-Hourani。“使用深度学习方法对物联网设备进行物理层欺骗检测和认证”，《IEEE通信和网络机器学习汇刊》，第2卷，电气和电子工程师学会（IEEE），2024年，第841-54页，doi:10.1109/tmlcn.2024.3417806。

梅雷尔·斯蒂尔·安泽根
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