機器學習18：自編碼器Auto-encoder

一、Auto-encoder 通過重建輸入得到一個低維空間的code 二、Deep Auto-encoder 輸入從高維映射到低維再到高維。可以約束對應的encoder和decoder層的參數互爲逆變換，即W1與W1^T對應，但一般沒有必要約束，直接train就行。 在手寫數字辨識中，Deep Auto-encoder比PCA重構的結果好，數據映射到低維空間區分度也更高。 三、應用 1、文字檢索

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