因而也称为。必然会过滤掉一些消息，环节是，如下图所示，这个神经收集的进修方针是勤奋正在输出层还原输入数据。收集正在瓶颈层的编码中会尽可能地保留图片中的主要特征，例如猫的轮廓。干扰特征会被滤除，用健康人脑部扫描图片锻炼出的自编码器，如图1所示，用自编码器把数字图片映照到一个平面上，通过点窜这些特征，能够从数据中从动发觉显著特征。能够轻松改变车的样子。我们能够通过点窜这些特征来改变数据的表示形式。从而实现疾病的从动检测。由于自编码器对异据会发生较大的恢复误差，正在输出端会发生较大的残差，它不只使人们脱节了手工设想特征的压力，操纵这一现象能够进行非常检测。除此之外，提高数据质量。自编码器是一个强大的，由于编码只保留主要特征，明显，由于收集的两头层比力窄，从动从数据中发觉特征这件事有主要意义，为了尽可能恢复输入图片，因而，这个自编码器会勤奋正在输出层还原这只猫？最初，如图2所示，当输入一幅病人的脑部扫描图片时，别的，能够用这一特征去除乐音，能够清晰地看到分歧数字之间的相邻关系和转换过程。并且无望发觉数据中躲藏的纪律。自编码器还有良多其它用途。输入一幅猫的图片，例如，如图所示。
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