机器学习笔记 - 构建推荐系统(6) 用于协同过滤的 6 种自动编码器

一、自动编码器概述

        自动编码器是一种适用于无监督学习任务的神经网络，包括生成建模、降维和高效编码。它在学习计算机视觉、语音识别和语言建模等许多领域的底层特征表示方面表现出了优越性。关于更详细的自动编码器以及相关分类，可以参考下面链接。

机器学习笔记 - 自动编码器autoencoder自编码器是开发无监督学习模型的主要方式之一。但什么是自动编码器？简而言之，自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据，然后从编码表示中重构数据来进行操作。对模型进行训练，直到损失最小化并且尽可能接近地再现数据。通过这个过程，自动编码器可以学习数据的重要特征。自动编码器是由多个层组成的神经网络。自动编码器的定义方面是输入层包含与输出层一样多的信息。输入层和输出层具有完全相同数量的单元的原因是自动编码器旨在复制输入数据。然后分析数据并以无监督方式重建数据后输出数据副本。