$${\mathrm Latent}}Out}$$ Latent O u t : an unsupervised deep anomaly detection approach exploiting latent space distribution

Object Details

• Location: Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
• ISSN: 1573-0565
• Extent: Online-Ressource
• Language: Englisch
• Notes: online resource.

References and Relationships

• Bibliographic citation: $${\mathrm Latent}}Out}$$ Latent O u t : an unsupervised deep anomaly detection approach exploiting latent space distribution ; day:24 ; month:5 ; year:2022 ; pages:1-27 ; Machine learning ; (24.5.2022), 1-27

Contributors, Places and Time

• Creator: Angiulli, Fabrizio ; Fassetti, Fabio ; Ferragina, Luca
• Contributor: SpringerLink (Online service)

Further information

• DOI: 10.1007/s10994-022-06153-4
• URN: urn:nbn:de:101:1-2022072721584802813047
• Rights: Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
• Last update: 15.08.2025, 7:21 AM CEST