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在机器学习，模式识别以及数据挖掘等诸多研究领域中，往往会面临着“维数灾难”问题。因此，特征数据的降维方法，即将高维的特征数据如何进行简化投射到低维空间中再进行处理，成为当前数据驱动的计算方法研究热点之一。该文引入一种特殊的非线性降维方法，称为自编码(Autoencoder)神经网络，该方法采用CRBM(Continuous Restricted Boltzmann Machine)的网络结构，通过训练具有多个中间的双向深层神经网络将
高维数据转换成低维嵌套并继而重构高维数据。特别地，自编码网络提供了高维数据空间和低维嵌套结构的双向映射，有效解决了大多数非线性降维方法所不具备的逆向映射问题。将Autoencoder 用于人工数据和真实图像数据的实验表明，Autoencoder 不仅能发现嵌入在高维数据中的非线性低维结构，也能有效地从低维结构中恢复原始高维数据。
高维数据转换成低维嵌套并继而重构高维数据。特别地，自编码网络提供了高维数据空间和低维嵌套结构的双向映射，有效解决了大多数非线性降维方法所不具备的逆向映射问题。将Autoencoder 用于人工数据和真实图像数据的实验表明，Autoencoder 不仅能发现嵌入在高维数据中的非线性低维结构，也能有效地从低维结构中恢复原始高维数据。
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