自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。什么意思呢，下面举个例子。有一个神经网络，它在做的事情是，输入一张图片，通过一个Encoder神经网络，输出一个比较"浓缩的"feature m
keras.layers.Dense(128, activation=‘relu‘),keras.layers.Dense(32, activation=‘relu‘),keras.layers.Dense(8, activation=‘relu‘),ke
一维数据我们可以认为它是一个点，二维数据是一条线，三维数据是一个面，但四维数据我们就想象不到了，但这并不意味着不存在。AutoEncoder的原理如下图所示，自编码网络Autoencoder 简单来说就是将原有高维特征的数据x进行压缩成z，之后再进行解压为
AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断提高对原数据的复原能力。学习完成后，前半段的编码过程得到结果即可代
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