最大化することによって訓練されます。いう技法が使われます。生成モデルは訓練データの確率分布を反映しており、確率分布から現れにくいパターンは異常と解釈することで異常検知に応用することができます。よる異常検知は画像や動画、時系列データ解析などに応用されています。閾値より低い場合に異常と判定する方法などがあります。データセットとも呼ばれるようです。70人のUNIXコマンド列が含まれ、各ユーザは15,000コマンドからなります。最初の10コマンドは以下となります。MasqueradeDat/User1cppshxrdbcppshxrdbmkptsenvcshcshユーザ70人は50人の通常ユーザと20人のなりすましユーザの2つのクラスに分けられます。通常ユーザ50人の前半5,000コマンドには、なりすましは含まれません。後半10,000コマンドは100コマンドからなる100セッションに分けられており、セッションごとに1%の確率でなりすましが発生し、80%の確率で次のセッションでもなりすましが継続するように生成されています。このファイルは100行50列で各列はユーザ、各行は後半10,000コマンドの100セッションに対応しています。値が0の場合は通常ユーザ、1の場合はなりすましユーザを表します。用いてUNIXコマンドの分散表現を獲得してみます。なりすましを含まない各ユーザの前半5,000コマンドをスペースで区切ってから連結し、ユーザごとの文を作り保存します。保存したファイルを指定し訓練します。