PyTorch 深度学习 || 2. 全连接网络 | Ch2.3 PyTorch 全连接自编码网络的无监督学习

PyTorch 全连接自编码网络的无监督学习

深度学习网络用于无监督学习是通过一种称为 自编码(Auto-Encoder, AE)的网络结构实现的。自编码神经网络是一种以重构输入信号为目标的神经网络，它是无监督学习领域中的一类网络，可以自动从无表注的数据中学习特征。

自编码由3个网络层：输入层、隐藏层和输出层。其中输入层的样本也会充当输出层的角色，即这个神经网络就是一个尽可能复线输入层信号的神经网络，具体结构如下

1. 数据去噪

1.1 计算库和数据准备工作

import torch
import torch.nn as nn
import numpy