深度學習：什麼是自編碼器（Autoencoder）

Autoencoder autoencoder是一種無監督的學習算法，主要用於數據的降維或者特徵的抽取，在深度學習中，autoencoder可用於在訓練階段開始前，確定權重矩陣WW的初始值。 神經網絡中的權重矩陣WW可看作是對輸入的數據進行特徵轉換，即先將數據編碼爲另一種形式，然後在此基礎上進行一系列學習。然而，在對權重初始化時，我們並不知道初始的權重值在訓練時會起到怎樣的作用，也不知道在訓練過程

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