深度自动编码器
深度自动编码器由两个对称的深度置信网络组成，其中一个深度置信网络通常有四到五个浅层，构成负责编码的部分，另一个四到五层的网络则是解码部分。 这些层都是受限玻尔兹曼机（RBM）（注：也可以采用自编码器预训练？），即构成深度置信网络的基本单元，它们有一些特殊之处，我们将在下文中介绍。以下是简化的深度 ...
原文：深度学习——自动编码器，对称网络结构
from：http: blog.csdn.net a article details .初识Auto Encoder 年Rumelhart 提出自动编码器的概念，并将其用于高维复杂数据处理，促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如。图 是一个自编码神经网络的示例。 图 自动编码器 autoencoder 是神经网络的一种，该网络可以 ...
2018-03-14 10:21 1 3132 推荐指数：
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深度学习——无监督，自动编码器——尽管自动编码器与 PCA 很相似，but自动编码器既能表征线性变换，也能表征非线性变换；而 PCA 只能执行线性变换
自动编码器是一种有三层的神经网络：输入层、隐藏层（编码层）和解码层。该网络的目的是重构其输入，使其隐藏层学习到该输入的良好表征。 自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法，其应用了反向传播，可将目标值设置成与输入值相等。自动编码器的训练目标是将输入复制到输出。在内部，它有一个描述用于 ...
机器学习 - 自动编码器
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