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在機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識別以及數(shù)據(jù)挖掘等諸多研究領(lǐng)域中，往往會面臨著“維數(shù)災(zāi)難”問題。因此，特征數(shù)據(jù)的降維方法，即將高維的特征數(shù)據(jù)如何進(jìn)行簡化投射到低維空間中再進(jìn)行處理，成為當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該方法采用CRBM(Continuous Restricted Boltzmann Machine)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過訓(xùn)練具有多個中間的雙向深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將
高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成低維嵌套并繼而重構(gòu)高維數(shù)據(jù)。特別地，自編碼網(wǎng)絡(luò)提供了高維數(shù)據(jù)空間和低維嵌套結(jié)構(gòu)的雙向映射，有效解決了大多數(shù)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(shù)據(jù)和真實圖像數(shù)據(jù)的實驗表明，Autoencoder 不僅能發(fā)現(xiàn)嵌入在高維數(shù)據(jù)中的非線性低維結(jié)構(gòu)，也能有效地從低維結(jié)構(gòu)中恢復(fù)原始高維數(shù)據(jù)。
高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成低維嵌套并繼而重構(gòu)高維數(shù)據(jù)。特別地，自編碼網(wǎng)絡(luò)提供了高維數(shù)據(jù)空間和低維嵌套結(jié)構(gòu)的雙向映射，有效解決了大多數(shù)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(shù)據(jù)和真實圖像數(shù)據(jù)的實驗表明，Autoencoder 不僅能發(fā)現(xiàn)嵌入在高維數(shù)據(jù)中的非線性低維結(jié)構(gòu)，也能有效地從低維結(jié)構(gòu)中恢復(fù)原始高維數(shù)據(jù)。
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