실수형 데이터에 대한 텐서 네트워크 기반 이상 탐지와 설명

초록

본 논문은 실수형 데이터에 텐서 네트워크(MPS와 TTN)를 적용해 비지도 이상 탐지를 수행하고, 학습된 모델의 양자 정보 이론적 도구를 이용해 이상 샘플의 원인과 특징을 해석한다. 세 가지 벤치마크에서 기존 방법과 경쟁 가능한 성능을 보이며, 특히 TTN이 더 뚜렷한 설명력을 제공한다.

상세 분석

이 연구는 최근 양자 영감을 받은 텐서 네트워크가 머신러닝에 적용되는 흐름을 실수형 데이터로 확장한다는 점에서 의미가 크다. 기존 연구(Aizpurua et al.)는 이산형 사이버 보안 데이터에 매트릭스 프로덕트 스테이트(MPS)를 사용했지만, 실수형 입력을 직접 다루는 방법론은 제시되지 않았다. 저자들은 먼저 실수형 피처를 정규화(