自动编码器是一种特殊的神经网络，经过训练可以将其输入复制到其输出。例如，给定手写数字的图像，自动编码器首先将图像编码为较低维的潜在表示，然后将潜在表示解码回图像。自动编码器学会在最小化重构误差的同时压缩数据。 要了解有关自动编码器的更多信息，请考虑阅读Ian Goodfellow，Yoshua ...

堆叠式自动编码器 自动编码器可以具有多个隐藏层。在这种情况下，它们被称为堆叠式自动编码器（或深度自动编码器）。添加更多的层有助于自动编码器学习更多的复杂的编码。就是说，要注意不要使自动编码器过于强大。想象一个强大的编码器，它只是学会了把每个输入映射到单个任意数字（而解码器则学习反向映射）。显然 ...

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 ...

AE（Auto Encoder, 自动编码器） AE的结构 如上图所示，自动编码器主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器和解码器可以看作是两个函数，一个用于将高维输入（如图片）映射为低维编码（code），另一个用于将低维编码（code）映射为高维 ...

到目前为止，已经叙述了神经网络的监督学习，即学习的样本都是有标签的。现在假设我们有一个没有标签的训练集，其中. 自动编码器就是一个运用了反向传播进行无监督学习的神经网络，学习的目的就是为了让输出值和输入值相等，即.下面就是一个自动编码器： 自动编码器试图学习一个函数. 换句话说，它试图逼近 ...

自动编码器 什么是自动编码器(AutoEncoder) 自动编码器是一种特殊的神经网络,它希望拟合出一个输入层与输出层神经元个数相同的神经网络,使得\(h_{(w,b)(x)} = x\)或近似相等. 它力求逼近一个恒等函数,使得神经网络的输出接近于输入x.使用自动编码器的意义在于 ...

栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder) 起源：自动编码器 单自动编码器，充其量也就是个强化补丁版PCA，只用一次好不过瘾。 于是Bengio等人在2007年的 Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中， 仿照 ...

降噪自动编码器（Denoising Autoencoder) 起源：PCA、特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。 数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西 ...