稀疏自动编码器一点知识

1.  了解稀疏编码器的原理，以下是收获： l  本身就是一种BP神经网络。它是一种无监督学习算法。 l  神经网络目标值等于输出值x，也就是模拟一个恒等函数。这样做的好处是，网络的隐含层能够很好的代替输入的特征，因为它能够比较准确的还原出那些输入特征值。 网络结构图如下所示： 自编码器要求输出尽可能等于输入，并且它的隐藏层必须满足一定的稀疏性，即隐藏层不能携带太多信息。所以隐藏层对输入进行了压缩

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