无监督神经网络原理与实现

无监督神经网络通过学习输入数据本身的内在结构，而不需要标签信息，它可以用于特征提取、降维等任务。

网络结构

无监督学习中的一个常见结构是自编码器（Autoencoder）。自编码器旨在通过一种无监督的方式学习数据的有效表示（即编码）。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据压缩成一个低维表示，而解码器则将这个低维表示重构回原始数据的高维形式。

以下是一个自编码器的基本结构示意图的文本描述：

输入层 (Input Layer)                 隐藏层 (Hidden Layer)                 输出层 (Output Layer)
+------------+                         +------------------+                  +------------+
| 输入向量   | -                      | 编码器           | -                | 解码器     |
| (Input)    |   \                    | (Encoder)        |   \              <