是的，神经网络可以有效地用于异常检测。异常检测涉及识别与正常行为显着偏离的数据点或模式，而神经网络擅长学习数据中的复杂模式。通过在正常数据上进行训练，神经网络可以建模预期行为，并将偏离标记为异常。这种方法在异常情况罕见、定义不清或涉及高维数据的场景中特别有用，例如欺诈检测、网络入侵检测或工业系统监控。
一种常见的方法是使用自编码器，这是一种旨在重构输入数据的神经网络。自编码器被训练用于将输入数据压缩为低维表示（编码），然后对其进行重构。在训练过程中，网络学习最小化正常数据的重构误差。当遇到异常数据时，重构误差会急剧增加，因为网络尚未学会表示这些模式。例如，在信用卡欺诈检测中，对合法交易进行训练的自编码器将难以重构欺诈性交易，从而触发警报。循环神经网络（RNN）或 Transformer 也可以检测时间序列数据中的异常，例如预测序列中的下一个值并标记较大的预测误差。
然而，用于异常检测的神经网络需要仔细设计。标记的异常数据通常很稀缺，因此模型通常使用大部分正常数据以半监督方式进行训练。超参数调优——例如自编码器中编码层的大小——对于避免过拟合或欠拟合至关重要。此外，对于大型数据集，计算成本可能很高，并且解释为什么特定数据点被标记为异常可能具有挑战性。尽管存在这些权衡，但神经网络提供了灵活性和可伸缩性，特别是在与聚类技术（例如，使用变分自编码器）或结合传统统计方法的混合模型相结合时，可以提高鲁棒性。