【机器学习】无监督学习Autoencoder和VAE
众所周知，机器学习的训练数据之所以非常昂贵，是因为需要大量人工标注数据。 autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同，这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配，从而实现无监督训练的效果。并且，autoencoder可以起到降维作用，虽然输入输出端维度相同，但中间层可以维度很小 ...
原文：技术+案例详解无监督学习Autoencoder
摘要：本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。 本文分享自华为云社区 Python人工智能 十五.无监督学习Autoencoder原理及聚类可视化案例详解 ，作者： eastmount。 一.什么是Autoencoder 首先，什么是自编码 Autoencoder 自编码是一种神经网络的形式，注意它是无监督学习算法。例如现在有 ...
2021-11-10 15:35 0 139 推荐指数：
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无监督学习
等应用 机器学习的分类 监督学习 （Supervised Learning） ...
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