[Paper Review] ANOMALYBERT: SELF-SUPERVISED TRANSFORMERFOR TIME SERIES ANOMALY DETECTION

발표자: 석박통합과정 강형원
1. 논문 제목:
ANOMALYBERT: SELF-SUPERVISED TRANSFORMER FOR TIME SERIES ANOMALY DETECTION USING DATA DEGRADATION SCHEME
(Yungi Jeong, et al. ICLR 2023 workshop)
링크: arxiv.org/abs/...
2. 논문 Overview
- Transformer(BERT) 기반 아키텍처
- 네 가지 유형의 synthetic outliers을 정의하고 입력 데이터의 일부가 synthetic outliers 중 하나로 대체되는 degradation scheme를 제안
3. 참고문헌
- [Paper Review] A Time Series Is Worth 64 Words: Long-Term Forecasting With Transformers 발표 자료 참고 (최희정 박사 졸업생)
링크: • [Paper Review] A Time ...
4. keyword: Time series, Anomaly detection, Self-supervised learning, BERT

[@mattdamon4582]

혹시 soft replacement 결과가 좋게나왔는데, 이에대한 이유를 알 수 있을까요?