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自编码器是深度学习中的一种非常重要的无监督学习方法，能够从大量无标签的数据中自动学习，得到蕴含在数据中的有效特征。因此，自编码方法近年来受到了广泛的关注，已成功应用于很多领域，例如数据分类、模式识别、异常检测、数据生成等。该文对传统自编码基础理论、自编码方法、改进技术以及应用领域进行了比较全面的综述。首先，该文介绍传统自编码基础理论与实现方法，分析自编码器的一般处理框架。然后，讨论现有各种改进的自编码器，分析这些方法的创新点、所要达成的目的和可能存在的问题。随后，该文介绍自编码器的实际应用领域，分析这些领域的代表性自编码算法，并详细地分析、比较和总结这些方法的特点。最后，总结现有方法存在的问题，并探讨了自编码器的将来发展趋势和可能挑战。
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