<模型汇总-6>堆叠自动编码器Stacked_AutoEncoder-SAE

堆叠自动编编码器是深度学习领域常用的一个深度学习模型，由多个自动动编码器串联堆叠构成。堆叠多层自动编码器的目的是为了逐层提取输入数据的高阶特征，在此过程中逐层降低输入数据的维度，将一个复杂的输入数据转化成了一个系列简单的高阶的特征，然后再把这些高阶特征输入一个分类器或者聚类器中进行分类或聚类。 1. 自动编码器模型及分类 自动编码器(Autoencoders，AE)是一种前馈无返回的神经网络，有一

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