深度学习算法中的自动编码器（Autoencoders） 简介 自动编码器（Autoencoders）是一种无监督学习算法，在深度学习领域中被广泛应用。它可以通过将输入数据进行编码和解码来重构数据，从而学习数据的低维表示。自动编码器可以用于特征提取、降维和数据重建等任务，在图像处理、文本处理和推荐系统等领域都有广泛的应用。 基本原理 自动编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入数据映射到一个低维表示，而解码器将这个低维表示映射回原始输入空间，以重构输入数据。在训练过程中，自动编码器通过最小化重构误差来学习有效的表示。自动编码器的基本结构可以分为两类：全连...