自动编码器是一种用于学习和表示数据的无监督学习算法。它通过学习数据的有效表示来重建输入数据，从而可以用于特征提取、数据降维或数据去噪。

核心概念

  • 输入层：接收原始数据。
  • 隐藏层：通过神经网络学习数据特征。
  • 输出层：重建输入数据。

工作原理

  1. 编码：将输入数据编码为低维表示。
  2. 解码：将编码后的数据解码回原始数据。

应用

  • 数据降维
  • 特征提取
  • 异常检测
  • 生成模型

Autoencoder Diagram

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参考资料

  1. 《自动编码器原理详解》
  2. 《基于自动编码器的图像去噪》

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