Autoencoder理解(2): 自動編碼器的作用之稀疏編碼

如果給定一個神經網絡，我們假設其輸出與輸入是相同的，然後訓練調整其參數，得到每一層中的權重。自然地，我們就得到了輸入I的幾種不同表示（每一層代表一種表示），這些表示就是特徵。自動編碼器就是一種儘可能復現輸入信號的神經網絡。爲了實現這種復現，自動編碼器就必須捕捉可以代表輸入數據的最重要的因素，就像PCA那樣，找到可以代表原信息的主要成分。 具體過程簡單的說明如下： 1）給定無標籤數據，用非監督學習學

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