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应用自动编码器进行特征提取

章节 1: 回顾神经网络与降维方法

神经网络组成部分：快速回顾

高维数据的难题

降维方法概述

线性与非线性降维的比较

机器学习流程中特征提取的作用

配置深度学习环境

实践：PCA降维操作

第 1 章测验

章节 2: 理解自编码器：基本原理

自编码器的定义：基本构造

编码器：信息压缩

瓶颈层：潜在空间表示

解码器：重构原始数据

衡量重建质量：损失函数

欠完备与过完备自动编码器

自动编码器的训练过程

自编码器如何发现有意义的特征

动手实践：构建一个基础自编码器

第 2 章测验

章节 3: 构建你的第一个用于特征提取的自动编码器

自编码器训练的数据准备

编码器网络设计考量

确定潜在空间维度

解码器网络设计策略

为自编码器选择合适的损失函数

优化器选择和学习率配置

监控自动编码器训练进程

从瓶颈层提取特征的方法

潜在空间可视化（适用时）

实践：从表格数据中获取特征

第 3 章测验

章节 4: 进阶自动编码器架构

稀疏自编码器：实现表示的稀疏化

稀疏自编码器的正则化方法

去噪自编码器：从含噪声输入中学习

去噪自编码器的实现

紧缩自编码器：原理与正则化

堆叠式自编码器：构建深度架构

堆叠自编码器的分层训练

动手实践：实现去噪自编码器

第 4 章测验

章节 5: 图像数据的卷积自编码器

为何全连接自编码器在图像处理中表现不足

卷积层在自动编码器编码器中的作用

使用池化层进行空间降采样

解码器中的转置卷积层

解码器中的上采样技术

构建卷积自编码器模型

使用卷积自编码器提取分层特征

实践：用于图像特征的卷积自编码器

第 5 章测验

章节 6: 变分自编码器（VAEs）与结构化潜在空间

基于自编码器的生成模型介绍

变分自编码器构成

VAE编码器：输出分布参数

重参数化技巧解释

VAE解码器：从潜在样本生成数据

VAE损失函数：平衡重建与正则化

VAE 潜在空间的特点

使用VAE潜在表示作为特征

实作：构建变分自编码器并检验其潜在空间

第 6 章测验

章节 7: 自编码器特征的使用与实践指引

选择合适的自编码器类型

超参数调整以实现最佳性能

评估提取特征质量的方法

将自编码器特征用于监督模型

应用：使用自编码器特征进行异常检测

应用：使用自编码器进行数据压缩

自编码器的迁移学习方法

应对常见实施难题

实践：在分类任务中运用自编码器特征

第 7 章测验

自编码器特征的使用与实践指引的测验

测验

章节：自编码器特征的使用与实践指引

测试您对本章概念的理解并进行练习

测验说明

此测验包含 16 道问题来帮助您练习。
您需要至少获得 70% 的分数才能通过。
尝试次数：无限制。
将保留您的最高分数。
请在没有帮助的情况下尝试此测验；但是，如果需要，您可以随时参考章节笔记或使用代码解释器。
完成所有章节测验即可获得课程完成证书。了解更多

问题格式

问题设计得引人入胜，侧重于理解、应用和解释，而不是死记硬背。期待基于场景的问题，测试您应用所学知识的能力。

尝试记录

最佳分数和测验尝试将显示在这里。

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