摘要：
通过训练小中间层（small central layer）的多层神经网络（神经元个数小于维数），可以将高维数据（high-dimensional data）转换为低维编码（low-dimensional codes），以此（通过此网络）来重建（reconstruct ）高维输入向量（high-dimensional input vectors）。其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的，可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器（autoencoder）。梯度下降法可用来通过训练小中间层（small central layer）的多层神经网络
