Negatiivisen Valinnan Algoritmi
Negatiivisen valinnan algoritmi on saanut inspiraationsa biologisesta immuunijärjestelmästä, joka erottaa oman ja vieraan. T-solut, jotka reagoivat omaan, poistetaan, jolloin jäljelle jäävät vain ne, jotka tunnistavat vieraita tunkeutujia. Algoritmi määrittelee oman (normaalitiedot), luo detektoreita, jotka eivät vastaa omaa, ja käyttää näitä poikkeavuuksien havaitsemiseen.
Prosessi sisältää kolme vaihetta:
- Luo edustava joukko oman näytteitä, jotka kuvaavat järjestelmän normaalia käyttäytymistä;
- Luo suuri määrä satunnaisia detektoreita;
- Poista detektorit, jotka vastaavat omaa, jolloin aktiivisiksi jäävät detektorit, jotka merkitsevät poikkeavuuksia osuessaan uuteen dataan.
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334import random def generate_random_detector(length): """Generate a random binary string detector of given length.""" return ''.join(random.choice('01') for _ in range(length)) def match(detector, self_set, r): """ Returns True if detector matches any string in self_set with at least r contiguous matching bits. """ for self_str in self_set: for i in range(len(self_str) - r + 1): if detector[i:i+r] == self_str[i:i+r]: return True return False def negative_selection(self_set, num_detectors, length, r): """ Generate detectors that do not match any self string with at least r contiguous matching bits. """ detectors = [] while len(detectors) < num_detectors: detector = generate_random_detector(length) if not match(detector, self_set, r): detectors.append(detector) return detectors # Example usage: self_set = ['11001', '10011', '11100'] detectors = negative_selection(self_set, num_detectors=5, length=5, r=3) print("Generated detectors:", detectors)
Negatiivisen valinnan algoritmin vahvuudet ja rajoitukset
Negatiivisen valinnan algoritmi tarjoaa suoraviivaisen menetelmän poikkeavuuksien tunnistamiseen, immuunijärjestelmän innoittamana. Keskeiset vahvuudet:
- Kyky havaita ennennäkemättömiä poikkeavuuksia kohdistumalla dataan, joka ei kuulu itsejoukkoon;
- Ei vaadi ennakkotietoa poikkeavista malleista, ainoastaan selkeän itsejoukon määrittelyn.
Rajoitukset:
- Detektorien generointi hidastuu itsejoukon kasvaessa;
- Vähemmän tehokas korkeaulotteisessa tai jatkuvassa datassa johtuen harvasta ei-itse kattavuudesta;
- Mahdollisuus vääriin positiivisiin tai negatiivisiin, jos itsejoukko ei ole täysin edustava tai detektorit on määritelty huonosti.
Näistä haasteista huolimatta negatiivisen valinnan algoritmi on keskeinen käsite tekoälypohjaisissa immuunijärjestelmissä ja vankassa poikkeavuuksien tunnistuksessa.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 6.25Negatiivisen Valinnan Algoritmi
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Negatiivisen valinnan algoritmi on saanut inspiraationsa biologisesta immuunijärjestelmästä, joka erottaa oman ja vieraan. T-solut, jotka reagoivat omaan, poistetaan, jolloin jäljelle jäävät vain ne, jotka tunnistavat vieraita tunkeutujia. Algoritmi määrittelee oman (normaalitiedot), luo detektoreita, jotka eivät vastaa omaa, ja käyttää näitä poikkeavuuksien havaitsemiseen.
Prosessi sisältää kolme vaihetta:
- Luo edustava joukko oman näytteitä, jotka kuvaavat järjestelmän normaalia käyttäytymistä;
- Luo suuri määrä satunnaisia detektoreita;
- Poista detektorit, jotka vastaavat omaa, jolloin aktiivisiksi jäävät detektorit, jotka merkitsevät poikkeavuuksia osuessaan uuteen dataan.
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334import random def generate_random_detector(length): """Generate a random binary string detector of given length.""" return ''.join(random.choice('01') for _ in range(length)) def match(detector, self_set, r): """ Returns True if detector matches any string in self_set with at least r contiguous matching bits. """ for self_str in self_set: for i in range(len(self_str) - r + 1): if detector[i:i+r] == self_str[i:i+r]: return True return False def negative_selection(self_set, num_detectors, length, r): """ Generate detectors that do not match any self string with at least r contiguous matching bits. """ detectors = [] while len(detectors) < num_detectors: detector = generate_random_detector(length) if not match(detector, self_set, r): detectors.append(detector) return detectors # Example usage: self_set = ['11001', '10011', '11100'] detectors = negative_selection(self_set, num_detectors=5, length=5, r=3) print("Generated detectors:", detectors)
Negatiivisen valinnan algoritmin vahvuudet ja rajoitukset
Negatiivisen valinnan algoritmi tarjoaa suoraviivaisen menetelmän poikkeavuuksien tunnistamiseen, immuunijärjestelmän innoittamana. Keskeiset vahvuudet:
- Kyky havaita ennennäkemättömiä poikkeavuuksia kohdistumalla dataan, joka ei kuulu itsejoukkoon;
- Ei vaadi ennakkotietoa poikkeavista malleista, ainoastaan selkeän itsejoukon määrittelyn.
Rajoitukset:
- Detektorien generointi hidastuu itsejoukon kasvaessa;
- Vähemmän tehokas korkeaulotteisessa tai jatkuvassa datassa johtuen harvasta ei-itse kattavuudesta;
- Mahdollisuus vääriin positiivisiin tai negatiivisiin, jos itsejoukko ei ole täysin edustava tai detektorit on määritelty huonosti.
Näistä haasteista huolimatta negatiivisen valinnan algoritmi on keskeinen käsite tekoälypohjaisissa immuunijärjestelmissä ja vankassa poikkeavuuksien tunnistuksessa.
Kiitos palautteestasi!
