深度学习在异常检测领域被广泛应用，常见的方法包括：
自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它的目标是将输入数据进行压缩和解压缩，通过对比原始数据和重构数据的差异来检测异常。当输入数据包含异常时，自编码器无法很好地重构这些数据，因此可以通过重构误差来识别异常。
基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的方法：这些方法适用于序列数据的异常检测，如时间序列数据或文本数据。通过训练RNN或LSTM模型来学习数据的序列特征，然后通过计算预测值与实际值的残差来检测异常。
基于卷积神经网络（CNN）的方法：CNN在图像处理领域表现出色，可以用于检测图像数据中的异常。通过训练CNN模型来学习图像的特征，然后通过比较图像的原始像素值和CNN模型的预测结果来检测异常。
异常检测的GAN模型：生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成器和判别器来生成逼真数据的模型。在异常检测中，可以使用GAN生成异常数据，然后通过训练判别器来区分真实数据和生成数据，从而实现异常检测。
总的来说，深度学习在异常检测领域具有广泛的应用前景，可以通过不同的模型和方法来检测不同类型的异常数据。需要根据具体的数据类型和问题来选择合适的深度学习方法。