异常检测是一个重要的问题，已经在不同的研究领域和应用领域得到了很好的研究。本研究的目的有两个方面：一是对基于深度学习的异常检测方法进行了系统、全面的综述。此外，我们还回顾了这些方法在不同应用领域中的应用，并评估了它们的有效性。我们根据所采用的基本假设和方法，将最新的深度异常检测技术分为不同的类别。在每个类别中，我们概述了基本的异常检测技术及其变体，并提出了区分正常行为和异常行为的关键假设。此外，对于每一类，我们还介绍了这些技术的优点和局限性，并讨论了这些技术在实际应用领域中的计算复杂性。最后，我