Torch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和算法来进行各种机器学习任务，包括异常检测。在利用Torch进行异常检测研究时，一般可以按照以下步骤进行：
数据准备：首先需要收集和准备用于异常检测的数据集。数据应包含正常样本和异常样本，以便训练和评估模型。
数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、特征提取等操作，以便为模型提供更好的输入。
模型选择：选择合适的模型来进行异常检测。常用的模型包括基于统计方法的模型、基于机器学习的模型和深度学习模型等。
模型训练：使用准备好的数据集对选择的模型进行训练，以使其能够识别正常样本和异常样本之间的差异。
模型评估：评估训练好的模型的性能，包括准确率、召回率、精确率等指标，以确定模型的有效性和泛化能力。
调参优化：根据评估结果对模型进行调参和优化，以提高模型的性能和表现。
模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，以实现实时的异常检测功能。
总的来说，利用Torch进行异常检测研究需要进行数据准备、模型选择、训练评估和部署等步骤，通过这些步骤可以构建一个有效的异常检测系统。