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【2h】

Recurrent Neural Network Attention Mechanisms for Interpretable System Log Anomaly Detection

机译：经常性神经网络注重机制可解释系统对数异常检测

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作者
Andy Brown; Aaron Tuor; Brian Hutchinson; Nicole Nichols;
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年度 2018
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1. An Attention-Based GRU Network for Anomaly Detection from System Logs [J] . Yixi XIE, Lixin JI, Xiaotao CHENG IEICE transactions on information and systems . 2020,第8期

机译：基于注意的GRU网络，用于系统日志的异常检测
2. A fast and robust mixture gases identification and concentration detection algorithm based on attention mechanism equipped recurrent neural network with double loss function [J] . Xiaofang Pan, Zhe Zhang, Haien Zhang, Sensors and Actuators . 2021,第Sepa期

机译：一种快速稳健的混合气体识别和浓度检测算法，基于注意机制配备双重损耗功能的经常性神经网络
3. Attention-based bidirectional gated recurrent unit neural networks for well logs prediction and lithology identification [J] . Zeng Lili, Ren Weijian, Shan Liqun Neurocomputing . 2020,第Nova13期

机译：基于注意的双向门控复发单元神经网络，用于良好的日志预测和岩性识别
4. Research on System Log Anomaly Detection Combining Two-way Slice GRU and GA-Attention Mechanism [C] . Shijing Gu, Yuchun Chu, Wenbin Zhang, International Conference on Artificial Intelligence and Big Data . 2021

机译：双向切片GRU和GA-Indition机制结合的系统对数异常检测研究
5. Convolutional Recurrent Neural Networks and Attention Mechanisms for Robust Deep Learning [D] . Zheng, Jian . 2019

机译：坚固深度学习的卷积经常性神经网络和注意力机制
6. LLAD: Life-Log Anomaly Detection Based on Recurrent Neural Network LSTM [O] . Ermal Elbasani, Jeong-Dong Kim 2021

机译：基于经常性神经网络LSTM的Llad：寿命对数异常检测
7. Intrusion Detection System Using Recurrent Neural Networks and Attention Mechanism [O] . Praveen Kumar Kollu 2019

机译：使用经常性神经网络和注意机制的入侵检测系统

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