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在機器學習，模式識別以及數據挖掘等諸多研究領域中，往往會面臨著“維數災難”問題。因此，特征數據的降維方法，即將高維的特征數據如何進行簡化投射到低維空間中再進行處理，成為當前數據驅動的計算方法研究熱點之一。該文引入一種特殊的非線性降維方法，稱為自編碼(Autoencoder)神經網絡，該方法采用CRBM(Continuous Restricted Boltzmann Machine)的網絡結構，通過訓練具有多個中間的雙向深層神經網絡將
高維數據轉換成低維嵌套并繼而重構高維數據。特別地，自編碼網絡提供了高維數據空間和低維嵌套結構的雙向映射，有效解決了大多數非線性降維方法所不具備的逆向映射問題。將Autoencoder 用于人工數據和真實圖像數據的實驗表明，Autoencoder 不僅能發(fā)現(xiàn)嵌入在高維數據中的非線性低維結構，也能有效地從低維結構中恢復原始高維數據。
高維數據轉換成低維嵌套并繼而重構高維數據。特別地，自編碼網絡提供了高維數據空間和低維嵌套結構的雙向映射，有效解決了大多數非線性降維方法所不具備的逆向映射問題。將Autoencoder 用于人工數據和真實圖像數據的實驗表明，Autoencoder 不僅能發(fā)現(xiàn)嵌入在高維數據中的非線性低維結構，也能有效地從低維結構中恢復原始高維數據。
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