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摘要异常检测是一个重要的问题，在不同的研究领域和应用领域都得到了充分的研究。本调查的目的有两个方面，首先我们对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了结构化和全面的概述。此外，我们回顾了这些方法在不同应用领域中对异常现象的采用情况，并评估其有效性。我们根据所采用的基本假设和方法，将最先进的深度异常检测研究技术归为不同的类别。在每个类别中，我们概述了基本的异常检测技术及其变体，并提出了关键假设，以区分正常和异常行为。此外，对于每个类别，我们还介绍了其优点和局限性，并讨论了这些技术在实际应用领域的计算复杂性。
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