自动计算器 (Autoencoders)

An autoencoder is a specific type of a neural network, which is mainly designed to encode the input into a compressed and meaningful representation, and then decode it back such that the reconstructed input is similar as possible to the original one. This chapter surveys the different types of autoencoders that are mainly used today. It also describes various applications and use-cases of autoencoders.

翻译：自动编码器是神经网络的一种特定类型,主要设计用于将输入编码成压缩和有意义的表示法,然后将其解码后,使重新编码的输入尽可能与原始输入相似。本章调查了今天主要使用的不同类型的自动编码器,还描述了自动编码器的各种应用和使用情况。

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自动编码器是一种人工神经网络，用于以无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目的是通过训练网络忽略信号“噪声”来学习一组数据的表示（编码），通常用于降维。与简化方面一起，学习了重构方面，在此，自动编码器尝试从简化编码中生成尽可能接近其原始输入的表示形式，从而得到其名称。基本模型存在几种变体，其目的是迫使学习的输入表示形式具有有用的属性。自动编码器可有效地解决许多应用问题，从面部识别到获取单词的语义。

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