事实上，一般认为传统的机器学习算法更倾向于让机器直接从数据集中学习一些东西，然后用参数的方式直接表达出来。对于异常检测问题，同样也采用了自动标签的方式来检测数据是否异常，因为有时可能很难获得数据。自动译码器是无监督 Dad 的核心，因此深入研究的一些神经网络具有广阔的应用前景，如 RNN、LSTM 等。仅列举了一篇采用变异半监督学习方法的论文，将其应用于异常数据的降维，其性能优于 PCA、隔离等许多传统的降维算法。

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