Latent Space and Autoencoders (AE)

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潜在空间是指LDA算法发现的话题向量所在的矢量空间，这些话题潜藏在文本中，需要通过算法揭示。自动编码器由编码器和解码器组成，数据在瓶颈层的压缩表示即为潜在空间，网络通过学习提取关键特征以重构输入。

The "Latent Space" is the vector space within which the vectors that make up the topics found by LDA are found. These topics are latent within the text - that is, they are not immediately apparent, but are found or discovered by the LDA algorithm.

 

 

https://hackernoon.com/latent-space-visualization-deep-learning-bits-2-bd09a46920df?gi=44964379e8c8

What’s the latent space ?

An autoencoder is made of two components, here’s a quick reminder. The encoder brings the data from a high dimensional input to a bottleneck layer, where the number of neurons is the smallest. Then, the decoder takes this encoded in

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