Keras深度学习实战（16）——自编码器详解 - 码农知识堂 - 文章详情页

Keras深度学习实战（16）——自编码器详解
Keras深度学习实战（16）——自编码器详解
- 0. 前言
  
  1. 编码的必要性
  
  1.1 对文本进行编码
  
  1.2 对图像进行编码
  
  2. 使用自编码器编码图像
  
  2.1 自编码器模型分析
  
  2.2 原始自编码器
  
  2.2 多层自编码器
  
  2.3 卷积自编码器
  
  3. 自编码器应用
  
  3.1 低维潜编码的相似性度量
  
  3.2 潜编码可视化
  
  小结
  
  系列链接
0. 前言

一张高清图像中可能包含数万个像素、文本中则可能包含成千上万个不同的单词。因此，必须将它们表示为数千维的向量，在如此高维空间中表示向量的导致我们无法高效地进行向量间的计算。
以较小的维度表示这些复杂数据有助于数据的传输、将相似的数据进行分组等。数据编码是一种无监督学习的方式，以在较低维度上表示输入，保留有关相似图像的信息，同时将信息损失降至最低ÿ
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