深度自动编码器的研究与展望

摘要：

深度学习是机器学习的一个分支，开创了神经网络发展的新纪元。作为深度学习结构的主要组成部分之一，深度自动编码器主要用于完成转换学习任务，同时在无监督学习及非线性特征提取过程中也扮演着至关重要的角色。首先介绍深度自动编码器的发展由来、基本概念及原理，然后介绍它的构建方法以及预训练和精雕的一般步骤，并对不同类型深度自动编码器进行总结，最后在深入分析深度自动编码器目前存在的问题的基础上，对其未来发展趋势进行展望。

关键词：深度学习、深度自动编码器、预训练、精雕、神经网络

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：128-134