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来源: 发布时间:2022-04-20

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)。亨士乐编码器质量哪家好。进口亨士乐编码器供应商

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