自编码器

自编码器是一种无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过将输入数据压缩到一个低维空间中，然后从该空间中重构原始数据来学习数据的潜在表示。自编码器的网络结构通常由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一个低维向量，而解码器则将该向量转换回原始数据。自编码器可以用于图像、文本和其他类型的数据的预处理，以提高机器学习模型的性能。