基于Transformer的异常检测模型研究与应用：文献综述

Transformer作为自然语言处理（NLP）中最先进的神经网络模型之一，在异常检测领域展现出多样化的应用。为激发基于Transformer的异常检测研究，本综述从全新视角审视异常检测概念。我们探讨了当前异常检测面临的挑战，并详细阐述了Transformer及其变体在异常检测任务中的工作原理。此外，我们描述了基于Transformer的异常检测模型的各种应用场景，并讨论了所采用的数据集和评估指标。进一步地，本综述重点指出了基于Transformer的异常检测研究中的关键挑战，并对该领域未来的研究趋势进行了全面分析。本综述广泛收录了超过100篇与基于Transformer的异常检测相关的核心参考文献。据我们所知，这是首篇聚焦于Transformer在异常检测背景下相关研究的全面综述。我们希望本文能为对基于Transformer的异常检测任务感兴趣的研究人员提供详细的技术信息。