深度学习算法中的自动编码器（Autoencoders）及其应用

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深度学习算法中的自动编码器（Autoencoders）是一种无监督学习算法，用于学习数据的低维表示。它通过编码和解码输入数据来重构数据，并可用于特征提取、降维和数据重建等任务。自动编码器在图像处理、文本处理和推荐系统等领域有广泛的应用。它由编码器和解码器两部分组成，基本结构包括全连接自动编码器和卷积自动编码器。全连接自动编码器适用于处理结构化数据，而卷积自动编码器适用于处理图像数据。本文介绍了全连接自动编码器的示例代码，并通过训练模型进行数据重建和可视化。
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