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什么是自編碼器？對機器學習有什么影響？
AutoEncoder的基本思想是利用神經(jīng)網(wǎng)絡來做無監(jiān)督學習，就是把樣本的輸入同時作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入和輸出。本質上是希望學習到輸入樣本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是數(shù)據(jù)過于稀疏、數(shù)據(jù)高維導致計算復雜度高。比較早用神經(jīng)網(wǎng)絡做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及當時Hinton推崇的RBM。后來到了2000年以后還堅持在做的只剩下Hinton的RBM了。從2000年以后，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡的快速興起，AutoEncoder也得到快速發(fā)展，基本上有幾條線：稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷積AutoEncoder、變分AutoEncoder。最新的進展是結合對抗思想的對抗AutoEncoder。
