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神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值x_i，都将有一个标签或期望值y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由i=1，...，M的M观测数据组成的训练数据集S_T。在这一数据集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自编码器（Autoencoder），旨在学习以尽可能低的误差重建输入观测值x_i。为什么要学习重建输入观测值？如果你很难想象这意味着什么，想象一下由图片组成的数据集。自编码器是一个让输出图像尽可能类似输入之一的算法。也许你会感到困惑，似乎没有理由这样做。为了更好地理解为什么自编码器是有用的，我们需要一个更加翔实（虽然还没有明确）的定义。图1：自动编码器的一般架构。为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图1所示。自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。图1：自动编码器的一般架构。一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。同时，它还应该创建一个有用且有意义的潜在表示(图1中编码器部分的输出)。亨士乐编码器低价的哪家。广东亨士乐编码器价格表格

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