非监督学习（一）Deep-Encoder（一）

版权声明：本文为原创文章，未经博主允许不得用于商业用途。 1. Auto-Encoder 1.1 原理 \qquad 最基本的AutoEncode是由三层网络组成的，即输入层，输出层和编码层，这里拓展为深度模型则将Encoder和Decoder都变为一个深度网络，如下图： 优化目标为使得输入和输出尽可能相似，而中间的Code即为降维后的结果。 \qquad 相比于PCA或者LDA，DAE的多层网络

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