自动编码器Topic推荐-AMiner

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自动编码器是一种监督式学习，它在三层神经网络中的输入层和输出层使用相同的数据。这是反向传播的特例。由于学习是通过反向传播进行的，因此成为非线性优化问题。中间层和输出层的激活功能可以任意选择。当教师数据是真实值且没有范围时，通常选择输出层的激活功能作为身份映射（即，什么都没有改变）。

该论文集共收录103篇论文，最高引用数是11207，来自加州伯克利的赵思成等在该领域发表了2篇论文，在所有学者中最多。

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