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新穎性檢測
編輯新穎性檢測是一種機制，通過這種機制，智能生物體能夠將傳入的感覺模式識別為迄今為止的未知。如果該模式足夠突出或與高的積極或強烈的消極效用相關，它將被賦予計算資源，以便今后進行有效的處理。這一原則在神經生理學中早已為人所知，其根源在于索科洛夫（E.N.Sokolov）在50年代的定向反應研究。相反的現象是習慣化，即已知模式產生不太明顯的反應的現象。早期的神經模型嘗試是由耶胡達-薩魯進行的。關于大腦中的相應機制，已經收集了越來越多的知識。
在技術方面，該原理在冷戰期間對雷達探測方法變得非常重要，不尋常的飛機反射模式可以表明一種新型飛機的攻擊。今天，這一現象在機器學習和數據科學中發揮了重要作用，相應的方法被稱為異常檢測或離群點檢測。Markou和Singh給出了一個廣泛的方法學概述。
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