tensorflow学习笔记(三)：实现自编码器
黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章，讲述了tensorflow实现多层感知机。Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法，书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络，本人扩展到了多层，改进了代码。实现多层神经网络时，把每层封装成一个NetLayer对象(本质是单向链表)，然后计算隐藏层输出 ...
原文：tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器
，自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。特征工程往往是非常耗时耗力的，在图像，语音和视频中提取到有效的特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题，它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖。深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习 U ...
2019-09-06 19:21 0 1542 推荐指数：
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