自编码器维基百科,自由的 encyclopedia 自编码器(英语:autoencoder)也称自动编码器,是一种人工神经网络,用于学习无标签数据的有效编码;属一种无监督学习。 此条目可参照英语维基百科相应条目来扩充。 一个具有3个全连接隐藏层的自动编码器网络结构。 自编码(autoencoding)的目的是:学习对高维度数据做低维度“表示”(“表征”或“编码”);因此, 通常用于降维。最近,自编码的概念广泛地用于数据的生成模型。[1][2] 自2010年以来,一些先进的人工智能在深度学习网络中采用了采用堆叠式稀疏自编码。[3]
自编码器(英语:autoencoder)也称自动编码器,是一种人工神经网络,用于学习无标签数据的有效编码;属一种无监督学习。 此条目可参照英语维基百科相应条目来扩充。 一个具有3个全连接隐藏层的自动编码器网络结构。 自编码(autoencoding)的目的是:学习对高维度数据做低维度“表示”(“表征”或“编码”);因此, 通常用于降维。最近,自编码的概念广泛地用于数据的生成模型。[1][2] 自2010年以来,一些先进的人工智能在深度学习网络中采用了采用堆叠式稀疏自编码。[3]