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申请/专利权人：重庆工商大学;重庆金融科技研究院;重庆微脉智联科技有限公司

摘要：本发明属于异常检测技术领域，具体公开了一种基于transformer的记忆自编码器异常检测方法，包括：步骤1用以下策略构建神经网络模型：模型中，将Transformer编码器和Transformer解码器以及一个条件记忆模块组合成一个Transformer记忆自编码器；最后经过一个分块合并层将特征x4恢复为重构样本步骤2利用正常样本训练所述神经网络模型；步骤3输入检测样本到训练后的模型，并计算原始样本x与重构样本x5间的差异，若差异大于阈值则认定该样本为异常样本，否则为正常样本。本方法实现对复杂数据模式更加精确的捕捉及异常识别，显著提升模型在处理数据时的异常检测性能。

主权项：1.基于transformer的记忆自编码器异常检测方法，包括：步骤1用以下策略构建神经网络模型：模型中，将Transformer编码器和Transformer解码器以及一个条件记忆模块组合成一个Transformer记忆自编码器；该自编码器中，给定输入样本首先对其进行分块嵌入操作，通过一个卷积层将样本图像分拆为多个小块并将每个小块展平为一个向量得到Transformer编码器的输入其中L为分块的个数，D为嵌入维度的大小；Transformer编码器将得到的输入x1编码到特征表示将x2输入到条件记忆模块中，以x2中的L个维度为D的特征向量fi的索引作为条件在记忆模块中寻找对应的记忆模式Mi，并利用这些模式对输入进行映射，得到新的特征向量特征向量x3后经过Transformer编码器被重构到原始特征空间，并输出重构特征最后经过一个分块合并层将特征x4恢复为重构样本步骤2利用正常样本训练所述神经网络模型；步骤3输入检测样本到训练后的模型，并计算原始样本x与重构样本x5间的差异，若差异大于阈值则认定该样本为异常样本，否则为正常样本。

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