深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）的区别
深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）的区别 深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）具有类似的思想，因此很容易混淆。 受限制玻尔兹曼机(Restricted Bolzmann Machine)以及自编码器(Autoencoder ...
原文：深度学习AE与DAE
AutoEncoder 这是一种非监督学习方式，主要用于数据的降维或者特征的抽取。 Autoencoder 实际上跟普通的神经网络没有什么本质的区别，分为输入层，隐藏层和输出层。 降维：autoencoder的意义在于学习的 通常是节点数更少的 中间coder层 最中间的那一层 ，这一层是输入向量的良好表示。这个过程起到了 降维 的作用。 特征提取：样本逐步通过多个编码器 层 ，然 后以最后一层编 ...
2020-08-23 23:16 0 1034 推荐指数：
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