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自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，现在在世界范围内广泛。ASD在个人的整个生活中持续存在，影响了他们的行为方式和交流方式，从而导致了著名的遗嘱，包括社会生活迟缓，反复的行为特征以及对其利益的限制。早期发现该疾病有助于发作治疗，并有助于过正常生活。在检测自闭症，依靠行为数据以及最坏情况下，使用了临床方法。已经研究并开发了涉及机器学习的定量方法，以通过临床方法克服问题。这些定量方法依赖于机器学习，一些基于深度学习的复杂方法来加速ASD的检测和诊断。这些文献旨在探索当今使用的大多数最先进的概率方法，以它们最适用的数据集类型来表征它们，这些数据集类型根据其新颖的研究以及它们在ASD分类中的适合程度。这些发现将故意用作选择ASD检测时要使用的模型的基准。
比较自闭症检测的概率深度学习方法
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