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一、栈式自编码神经网络简介
coder，SE）是一种多层次的自编码神经网络，由多个自编码器组成。每个自编码器都由两个部分组成编码器和解码器。编码器将原始数据映射到一个低维空间，解码器将低维空间的表示映射回原始数据空间。通过多个自编码器的组合，可以得到更别的特征表示。
sorFlowsorFlow实现示例
```portsorflow as tf
定义编码器和解码器coder(x)
编码器的结构codedsen.relu)codedsecodedn.relu)codedsecodedn.relu)coded
coded)
解码器的结构secodedn.relu)sen.relu)senoid) decoded
定义输入和输出e, 784])e, 784])
定义模型codedcoder(x)coded)
定义损失函数和优化器ean(tf.square(y - decoded))izerOptimizeringinimize(loss)
训练模型() as sessitializer())ge(1000)nistext_batch(128)izer, feed_dict={x batch_x, y batch_x})
if i % 100 == 0(loss, feed_dict={x batch_x, y batch_x})t('Step %d, loss %f' % (i, l))
使用模型进行预测() as sessitializer())codedcodednistages})codedcoded_data})
可以应用于图像分类、异常检测、数据压缩等领域。以下是一些应用示例
提取图像特征，然后使用传统的分类算法（如SVM或kNN）对图像进行分类。
对正常数据进行训练，然后使用训练好的模型对异常数据进行检测。
将数据压缩到低维空间，然后使用解码器将数据解压缩回原始空间。
