堆棧自編碼器 Stacked AutoEncoder

1. 前言 深度學習的威力在於其能夠逐層地學習原始數據的多種表達方式。每一層都以前一層的表達特徵爲基礎，抽取出更加抽象，更加適合複雜的特徵，然後做一些分類等任務。 堆疊自編碼器（Stacked Autoencoder，SAE）實際上就是做這樣的事情，如前面的自編碼器，稀疏自編碼器和降噪自編碼器都是單個自編碼器，它們通過虛構一個x−>h−>xx−>h−>x的三層網絡，能過學習出一種特徵變化h=f(w

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