深度学习之Tensorflow实现自编码器
当拥有很多的标注数据时，可以训练一个深层的神经网络。但是没有标注的数据时，依然可以利用无监督的自编码器来提取特征。自编码器（AutoEncoder），顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己。自编码器其实也是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，它借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。因此，它的特点非常明显：第一，期望输入／输出一致；第二，希望使用高阶特征来重构自己，而不只是复制像素点。 当拥有很多的标注数据时，可以训练一个深层
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Tensorflow学习之实现自编码器
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