Self, Semi and Fully Supervised Learning for Autoencoders using Ternary Classification
Author:
Affiliation:
1. Monitoring Group,Flanders MAKE,MotionS Department,Lommel,BE,3920
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10625768/10626308/10627326.pdf?arnumber=10627326
Reference19 articles.
1. Anomaly Detection for Predictive Maintenance in Industry 4.0- A survey
2. Deep Learning for Anomaly Detection
3. Towards Corner Case Detection for Autonomous Driving
4. Autoencoder with adaptive loss function for supervised anomaly detection;Kanishima
5. Forward and inverse design of kirigami via supervised autoencoder
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