無監督學習的神經網絡模型
自動編碼器是一種無監督學習的神經網絡模型，它通過編碼和解碼過程學習輸入數據的隱含特徵。
自動編碼器的結構通常包括一箇編碼器和一箇解碼器。編碼器負責將輸入數據壓縮成一箇潛在向量表示，而解碼器則從這個潛在向量中重構原始數據。通過最小化重構誤差，自動編碼器可以自動學習數據的有效表示，實現數據降維和特徵提取。自動編碼器在深度學習中應用廣泛，不僅可以用於數據降維和特徵提取，還可以用於圖像去噪、圖像生成、語音識別、自然語言處理等多種任務。並且，自動編碼器可以通過多箇層次的編碼器和解碼器來實現更復雜的任務，在許多實際應用中都取得了很好的效果。