Tensorflow实例：自编码器

自编码器：可使用自身的高阶特征编码本身。自编码器一般但愿使用少许稀疏的高阶特征来重构输入，加入几种限制：python 限制中间隐含层节点的数量，好比小于输入输出节点的数量，就至关于一个降维的过程。若是再给中间隐含层的权重加一个L1的正则，则能够根据惩罚系数控制隐含节点的稀疏程度，惩罚系数越大，学到的特征组合越稀疏，实际使用的特征数量越少。 若是给数据加入噪声，就是Denoising AutoEec

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