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Autoencoder
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)
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自动编码器是人工神经网络的一种类型,使用无监督的方式学习高效的数据值编码。
自动编码器的目的是学习一组数据的表示(编码),通常用于降低维数。
自动编码器的一般结构
如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,
得到每一层中的权重。自然地,我们就得到了输入
I
的几种不同表示(每一层代表一种表示),
这些表示就是特征。
自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络
。
为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素。
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