【深度学习】在 MNIST实现自动编码器实践教程

7月前作者：无水先生分类：Toy博客阅读(37) 违法举报

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一、说明

自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于降维或特征提取。常见的自动编码器包括基本的单层自动编码器、深度自动编码器、卷积自动编码器和变分自动编码器等。

其中，基本的单层自动编码器由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入数据压缩成低维数据，解码器将低维数据还原成原始数据。深度自动编码器是在单层自动编码器的基础上增加了多个隐藏层，可以实现更复杂的特征提取。卷积自动编码器则是针对图像等数据特征提取的一种自动编码器，它使用卷积神经网络进行特征提取和重建。变分自动编码器则是一种生成式模型，可以用于生成新的数据样本。

总的来说，不同类型的自动编码器适用于不同类型的数据和问题，选择合适的自动编码器可以提高模型的性能。

二、在Minist数据集实现自动编码器

2.1 概述

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-628609.html

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