自编码器（Autoencoder）

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        ## 百度百科版本

自编码，又称自编码器（autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器（autoencoder）内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器r = g(h)。

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维基百科版本

自动编码器是一种类型的人工神经网络用于学习高效的数据值编码以无监督方式。自动编码器的目的是学习一组数据的表示（编码），通常用于降低维数。与缩小侧一起，学习重建侧，其中自动编码器尝试从缩减编码生成尽可能接近其原始输入的表示，因此其名称。

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        2019年1月3日
        by [打不死的小强](https://easyai.tech/author/xiaoqiang/)
                    Updated: 2022年8月15日






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          [AI 算法](https://easyai.tech/ai-definition-category/algorithm/)



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          [Autoencoder](https://easyai.tech/ai-definition-tag/autoencoder/), [人工神经网络](https://easyai.tech/ai-definition-tag/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c/), [自编码器](https://easyai.tech/ai-definition-tag/%e8%87%aa%e7%bc%96%e7%a0%81%e5%99%a8/)









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