autoencoder

Autoencoder是一种无监督的神经网络，主要用于数据的降维和特征学习。它由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据压缩成一个低维的隐藏表示，解码器则将这个隐藏表示恢复成原始数据。通过训练，Autoencoder可以学习到输入数据的有效表示，这对于数据预处理、异常检测等任务非常有用。此外，Autoencoder还可以用于生成新的、与原始数据相似的数据，这被称为生成对抗网络（GAN）。总的来说，Autoencoder是一种强大的工具，可以在许多机器学习任务中发挥作用。