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深度学习在异常检测中扮演着重要角色，通过利用复杂的神经网络架构来识别数据中的异常模式。与传统方法通常依赖统计阈值不同，深度学习算法可以直接从原始数据中学习，而无需大量预处理。这一能力使它们能够识别出微妙的偏差，这些偏差可能表明存在异常，从而

多智能体系统（MAS）利用多种算法使自主智能体能够在其环境中协调、合作和竞争。一些常用的算法包括强化学习、遗传算法和基于拍卖的方法。这些方法帮助智能体做出决策，从交互中学习，并根据集体目标或个人目标优化其行为。 强化学习在智能体需要通过试