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人气:-颁发时间:2021-05-17 23:24【

主动亚博直播APP,亚博赛事直播是无监视的神经网络模型,可以学习输入数据的隐含特征。 这称为编码(coding  ),可以操作同时学习到的新特征重构原始输入数据。 这被称为解码(decoding  )。 从直不雅观上看,主动亚博直播APP,亚博赛事直播可以用于特征降维,类似于主成分阐发PCA,但性能比PCA高,是因为神经网络模型可以提取更有效的新特征。

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亚博直播APP,亚博赛事直播:该部门可以将输入压缩为潜在的空间暗示,可以用编码函数h=f(x  )暗示。

解码器:这个部门可以重构来自潜在空间暗示的输入,可以用解码器函数r=g(h  )暗示。

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因此,整个自亚博直播APP,亚博赛事直播可以用函数g(f  ) x  ) )=r进行记述。 其中,输出r接近原始输入x。

目前,自亚博直播APP,亚博赛事直播的应用主要有两个方面,一是数据去噪,二是为可视化而降维。 通过设置适当的维和稀疏约束,自亚博直播APP,亚博赛事直播可以学习比PCA等技术更有趣的数据投影。

亚博直播APP,亚博赛事直播可以按照数据样本进行无监视的学习。 也就是说,可以将该算法应用于数据集,获得良好的性能。 别的,不需要新的特征工程,只需要适当操练数据。

但是,自亚博直播APP,亚博赛事直播在图像压缩方面做得不好。 由于在特定的数据集上操练自亚博直播APP,亚博赛事直播,因此处理与操练集相似的数据时会得到良好的压缩成果,但压缩其他差异较大的图像时没有效果。 这里,像JPEG这样的压缩技术在通用的图像压缩方面更优越。

主动亚博直播APP,亚博赛事直播是神经网络的一种,经过操练后可以测验考试将输入复制到输出上。 换言之,就是使输出的内容和输入的内容不异。 主动亚博直播APP,亚博赛事直播的内部有隐式层h,可以生成编码来暗示输入。 可认为该网络由一个亚博直播APP,亚博赛事直播h=f(x  )和生成重构的解码器r=g  ) h  )两部门组成。 最后使x等于约g(f  ) x  ) )。 网络不能设计为x=g(f  ) x  ) )。 理论上可以,但通常不做。

主动亚博直播APP,亚博赛事直播应该被设计成不能学习完美的拷贝,通过施加一些限制,主动亚博直播APP,亚博赛事直播只能进行近似的拷贝。 由于它们可以学习数据的有用特性,因此自亚博直播APP,亚博赛事直播按照约束而具有不同的属性。

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