TENET：面向多变量时间序列异常检测的时间点编码网络

TENET 将单类多变量时间序列异常检测重构为当前点系统状态兼容性估计，通过时间层检索窗口上下文、以当前点为中心的嵌入编码时间，并自适应混合上下文与当前表示，在基准数据集上取得 SOTA。该模型不重建或预测输入窗口，而是用固定标准正态负对数似然评分评估潜在表示；实验显示其在替代单类目标下仍有效，并优于通用序列编码器替换方案。论文已被 NeurIPS 2026 接收。