深度学习最常见的一种算法,就是自动编码器算法了。
这种算法的大致思想是:将神经网络的隐含层看成是一个编码器和解码器,输入数据经过隐含层的编码和解码,到达输出层时,确保输出的结果尽量与输入数据保持一致。也就是说,隐含层是尽量保证输出数据等于输入数据的。 这样做的一个好处是,隐含层能够抓住输入数据的特点,使其特征保持不变。例如,假设输入层有100个神经元,隐含层只有50个神经元,输出层有100个神经元,通过这种算法的大致思想是:将神经网络的隐含层
深度学习最常见的一种算法,就是自动编码器算法了。
这种算法的大致思想是:将神经网络的隐含层看成是一个编码器和解码器,输入数据经过隐含层的编码和解码,到达输出层时,确保输出的结果尽量与输入数据保持一致。也就是说,隐含层是尽量保证输出数据等于输入数据的。 这样做的一个好处是,隐含层能够抓住输入数据的特点,使其特征保持不变。例如,假设输入层有100个神经元,隐含层只有50个神经元,输出层有100个神经元,通过这种算法的大致思想是:将神经网络的隐含层