GANを用いた機械学習による異常検知システムの開発

抄録

本研究では，敵対的生成ネットワーク（GAN）を基にした機械学習による異常検知システムを提案・開発する．学習では正常データのみを用いた機械学習モデルを開発した．さらに条件による複数の正常状態を扱うため，複数のチャンネルを持つGANを用いて，正常な状態における時系列の特徴を学習し，それらの時系列の再構成を試み，再構成誤差と評価器出力を用いて異常値を求めた．本報では，機械加工などに適用した結果について，評価・検証した．