层叠自编码器

层叠自编码器是一种深度学习模型，它通过将多个自编码器堆叠在一起来学习数据的高级表示。每个自编码器都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。通过训练这些自编码器，我们可以让它们学习到数据的有用特征，并用于后续的任务，如分类、聚类等。层叠自编码器的优点在于它可以自动地学习数据的层次结构，从而更好地捕捉数据的复杂性。此外，它还可以通过调整每一层的大小和数量来控制模型的复杂度。总之，层叠自编码器是一种强大的深度学习工具，可以帮助我们更好地理解和利用数据。