稀疏自编码器

自编码器通过将输入信息作为学习目标，对输入信息进行表征学习。通过稀疏性参数ρ\rhoρ对自编码器隐层节点进行稀疏性约束，则构成稀疏自编码器。一般来说，被激活神经元的比例由一个常数ρ\rhoρ表示。平均激活可以是
ρJ^=1N∑i=1Nnj(xi)\hat{\rho_{J}}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} n_{j}\left(x_{i}\right)ρJ^=N1∑i=1Nnj(xi)
其中

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