简要介绍 | 自编码器：神经网络中的自我复制艺术
自编码器是一种无监督学习的神经网络，用于学习高维数据的低维表示。它由编码器和解码器组成，通过最小化重构误差来训练。自编码器已应用于降维、特征学习、异常检测等领域，其挑战包括损失函数选择、过拟合和编码维度选择。未来研究将致力于解决这些挑战并拓展其应用。
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