第04课：自编码器在数据压缩中的应用实现

本节课我们将介绍如何使用神经网络对数据进行降维和特征提取，主要采用的方案是基于自监督学习的 AutoEncoder。本节课核心内容包括： 降噪自编码器（DAE） 基于深度信念网络的自编码器 变分自编码器 自编码器的用途比较广泛，比如：数据的压缩、检索、高效传输、深层网络的预训练等。由于 AutoEncoder 的具体实现方式很多，限于篇幅，我们介绍最常用的三种自编码器：变分自编码器、降噪自编码器、

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