文章目录

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1 Auto-encoder
- 1.1 PCA
- 1.2 Deep Auto-encoder
2 Some Applications
- 2.1 Text Retrieval（文字检索）
- 2.2 Similar Image Search（相似图片搜索）
- 2.3 Pre-training（预训练）
3 De-noising Auto-encoder（加噪的自编码器）
4 Auto-encoder for CNN
- 4.1 Unpooling（反池化）
- 4.2 Deconvolution（反卷积）
- 4.3 Generate Image
5 More Than Minimizing Reconstruction Error（其他计算Error的方法）
- 5.1 Representative Embedding
- 5.2 Sequential Data
6 More Interpretable Embedding（更易解释）
- 6.1 Feature Disentangle（特征解析）
- 6.2 Discrete Representation（离散的表示）
- - 6.2.1 Base Method
  - 6.2.2 Vector Quantized Variational Auto-encoder (向量量化变异的自编码器)
  - 6.2.3 Sequence as Embedding

0 前言

本节学习的是Auto-encoder，这是一种无监督的学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取。自编码器是一种特殊的神经网络架构，其的输入和输出是架构是相同的，先获取输入数据的低维度表达，然后在神经网络的后段重构回高维的数据表达，在此基础还有诸多应用。本文由整理李宏毅老师视频课笔记和个人理解所得，详细讲述了Auto-encoder的原理及最新的技术。我会及时回复评论区的问题，如果觉得本文有帮助欢迎点赞

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