生成对抗网络前言(2)——自动编码器(auto-encoder)介绍2024-02-16 17:41:40 目录 一、自动编码器介绍 1.1 自动编码器介绍 1.2 自动编码器特点 1.3 自动编码器伪代码实现 1.4 自动编码器的应用 二、利用自动编码器实现生成模型 三、自动编码器的代码实现与结果显示 四、自动编码器的不足与改进 一、自动编码器介绍 1.1 自动编码器介绍 自动编码器是一种神经网络模型,该模型的最初意义是为了能够对数据进行压缩。下图是一个标准的自动编码器,它的基本结构是一个多层感知器的神经网络,从输入层到输出层之间有多个隐含层,它的结构特点在于输入层与输出层拥有相同的节点数量,中间编码层的节点数量需要小于输入层与输出层的节点数。 该网络结构希望能够在输出层产生的数据X‘良好的还原输入层的数据X,由于中间的编码层数据z拥有的维度数量低于输入层与输出 上一篇:【李宏毅2020 ML/DL】P59 Unsupervised Learning - Auto-encoder下一篇:AI+无线通信总结——初赛赛题