基于深度学习异常检测综述

异常检测是一项重要的任务，它可以在各种领域中发挥作用，例如金融、医疗、工业等。基于深度学习的异常检测方法近年来得到了广泛应用，并在许多领域中取得了令人瞩目的成果。

本文将综述基于深度学习的异常检测方法的研究现状和发展趋势。我们将首先介绍异常检测的基本概念和常用方法，然后介绍基于深度学习的异常检测方法，包括自编码器、生成对抗网络、变分自编码器、深度置信网络等。接着，我们将讨论深度学习异常检测方法的应用场景，并探讨未来发展方向。

总体而言，基于深度学习的异常检测方法具有训练效果好、鲁棒性强、适用范围广等优点，但同时也存在一些问题，如数据稀疏性、模型可解释性等。未来的研究方向应该致力于解决这些问题，并将深度学习与其他技术相结合，以提高异常检测的性能和可靠性。