pytorch自编码器

PyTorch自编码器是一种用于无监督学习的神经网络模型。它由编码器和解码器两部分组成。编码器用于提取数据的核心特征，而解码器用于将编码后的特征重新构建为原始数据。在PyTorch中，可以使用卷积变换的方式构建自动编码器模型。卷积变换的方式主要使用卷积层、最大池化层、上采样层和激活函数来构建神经网络的结构。编码器部分包含卷积层、ReLU激活函数和最大池化层，用于提取特征。解码器部分则包含上采样层、卷积层和ReLU激活函数，用于将编码后的特征重构为原始数据。通过定义forward函数来实现自编码器的前向传播过程。自编码器在训练过程中可以用于特征提取、数据降维和数据重构等应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch基础-07-自动编码器](https://blog.csdn.net/Galen_xia/article/details/109593783)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch深度学习：自编码器Auto-encoder（一）](https://blog.csdn.net/qq_37333048/article/details/110957574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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