Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage. Crédits
BêtaRare

khundman/telemanom

A framework for using LSTMs to detect anomalies in multivariate time series data. Includes spacecraft anomaly data and experiments from the Mars Science Laboratory and SMAP missions.

Propriétaire
khundman (compte personnel)
Étoiles
Étoiles : 1 202
Forks
Forks : 271
Langage
Jupyter Notebook
Licence
Aucune
Création
2018
Sujets
deep-learninglstmtime-serieskerastensorflowkdd2018kddrnnanomaly-detection
Rang
Bêta (700 à 1 999 ★) Ce que veut dire ce rang
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