學習自莫煩python
自編碼(autoencoder)是一種神經網路的形式。
例子:一張->對其進行打碼->最後再將其還原
壓縮的時候，的質量會縮減，解壓還原的時候用資訊量小卻包含了關鍵資訊的檔案來還原出原來的。
神經網路接受大量資訊進而學習是一件吃力的事情，所以為了讓神經網路的負擔沒有那麼重，所以要從原有資訊中提取最有代表性的資訊，相當於壓縮原有的資訊，進而減少資訊的輸入量，這樣學習起來會輕鬆得多。
通過將原資料白色的x 壓縮, 解壓 成黑色的x
然後通過對比黑白 x ,求出**誤差
進行反向傳遞, 逐步提公升自編碼的準確性
訓練好的自編碼中間這一部分就是能總結原資料的精髓.
可以看出, 從頭到尾, 我們只用到了輸入資料 x, 並沒有用到 x 對應的資料標籤（目標值）, 所以也可以說自編碼是一種非監督學習. 到了真正使用自編碼的時候. 通常只會用到自編碼前半部分.
編碼器可以得到原來資料的精髓。如何使用這些精髓的資料?只需要再建立乙個神經網路學習這些精髓的資料就可以減少神經網路的負擔，並達到很好的效果。
解碼器在訓練的時候是要將精髓資訊解壓成原始資訊, 那麼這就提供了乙個解壓器的作用。
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