多应用+插件架构,代码干净,二开方便,首家独创一键云编译技术,文档视频完善,免费商用码云13.8K 广告
# 总结 自编码器是无人监督数据学习的绝佳工具。它们通常用于降低维数,因此数据可以用较少数量的特征来表示。在本章中,您了解了各种类型的自编码器。我们使用 TensorFlow 和 Keras 练习构建三种类型的自编码器:栈式自编码器,去噪自编码器和变分自编码器。我们使用 MNIST 数据集作为示例。 在最后的章节中,您学习了如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建各种机器学习和深度学习模型,例如回归,分类,MLP,CNN,RNN 和自编码器。在下一章中,您将了解 TensorFlow 和 Keras 的高级功能,这些功能允许我们将模型投入生产。