Unsupervised anomaly detection in MeV ultrafast electron diffraction
Este trabajo presenta un método totalmente no supervisado basado en un autoencoder convolucional que detecta y elimina patrones de difrución anómalos en datos de difracción de electrones ultrarrápidos de MeV, logrando una tasa de falsos positivos entre 0,2% y 0,4% con un entrenamiento rápido y eficiente.