无监督符号化异常检测
机器学习
2026-03-19 v1 人工智能
符号计算
摘要
我们提出了 SYRAN 方法，基于符号回归进行无监督异常检测。该方法通过学习一组人类可读方程来描述符号不变式：这些函数在正常数据上近似恒定。与这些不变式的偏离将产生异常得分，以便检测逻辑自然可解释，而无需通过后处理解释。实验结果表明，SYRAN 具有高度可解释性，提供的方程对应于已知的科学或医学关系，并在检测性能上与最先进方法相当。
引用
@article{arxiv.2603.17575,
title = {Unsupervised Symbolic Anomaly Detection},
author = {Md Maruf Hossain and Tim Katzke and Simon Klüttermann and Emmanuel Müller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.17575},
year = {2026}
}
备注
13 pages, 7 figures