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#41
summarized by : Shunsuke Nakatsuka
どんな論文か？
Autoencoderベースの異常検知論文．正常データのみで学習し，テストデータの入出力を異常度とする手法では，Autoencoderが汎化してしまい異常データまでも復元されてしまうという問題があった．
新規性
汎化の問題に対して，Memory構造をlatent spaceに導入した．イメージとしてはEncoderの出力をqueryとしてMemoryから潜在変数を引っ張ってくるイメージ．これにより正常データはMemory内に存在するが，異常データはMemory内に存在しないという状態を作る．
結果
MNIST，Cifar10 でそれぞれ，AUC：0.9751, 0.6088．従来手法を上回る．異常動画検知であるUCSD，CUHK，SH.TechではFrame-Predには劣るものの，再構成系ではTopの精度．
その他（なぜ通ったか？等）
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