自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding),同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据，称之为解码(decoding)。从直观上来看，自动编码器可以用自动编码器是一种有三层的神经网络：输入层、隐藏层(编码层)和解码层。该网络的目的是重构其输入，使其隐藏层学习到该输入的良好表征。自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法，
### 前言自编码器(autoencoder, AE)是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs),其功能是通过将输入信息作为自动编码器是由多个层组成的神经网络。自动编码器的定义方面是输入层包含与输出层一样多的信息。输入层和输出层具有完全相同数量的单元的原因是自动编码器旨在复制输入数据。
神经⽹络（neuralnetwork）的应⽤——⾃编码器（Autoencoder）神经⽹络（neural network）的应⽤——⾃编码器（Autoencoder）1. ⾃编码器简介⾃编码器（Autoencoder，AE），一般情况下，自动编码器是由两个编码器和解码器模块组成的神经网络。编码器源数据层和解码器结果层包含相同数量的元素。它们之间有一个隐藏层，通常比源数据小。在学习过程中，这
自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。 2 具体过程## 2.1 给几十年来，自动编码器的思想已成为神经网络历史的一部分(LeCun,1987; Bourlard和Kamp,1988; Hinton和Zemel,1994)。传统上，自动编码器用于降维或特征学习。此演示文稿由帕斯卡
ˋ▽ˊ 3.堆叠式自编码器对于很多数据来说，仅使用两层神经网络的自编码器还不足以获取一种好的数据表示，为了获取更好的数据表示，我们可以使用更深层的神经网络，深层神经网络作为自编码器自动编码器，也就是自编码神经网络，是神经网络的一种采用无监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，在学术界和工业界都大放异彩我们之前看的都是监督学习但是生活中的大量的数据
