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构建一个深度网络。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表示，解码器则将这个低维表示恢复成原始数据。层叠自编码器的训练目标是最小化重构误差，即原始数据与恢复后的数据之间的差异。这种模型可以用于降维、特征学习、生成模型等任务。例如，在图像处理中，层叠自编码器可以用来提取图像的特征，或者生成新的图像。总之，层叠自编码器是一种强大的深度学习工具，它在许多领域都有广泛的应用前景。