自编码网络模型

作者：HaigLee
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自编码网络模型是一种输出和输入相等的模型。它是典型的非监督学习模型。输入的数据在网络模型中经过一系列特征变换，但在输出时还与输入时一样。

自编码网络模型虽然对单个样本没有意义，但对整体样本却很有价值。它可以很好地学习到该数据集中样本的分布情况，既能对数据集进行特征压缩，实现提取数据主成分功能；又能与数据集的特征相拟合，实现生成模拟数据的功能。

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