基于堆叠自编码器的图像分类

堆叠自编码器（Stacked Autoencoder）是一种深度学习模型，可以用于图像分类任务。其基本思想是通过多层的非线性变换将输入数据进行压缩和重构，从而实现特征学习和降维。

具体地，堆叠自编码器由多个自编码器（Autoencoder）组成，每个自编码器由编码器和解码器两部分构成。编码器将输入数据映射到低维的隐藏表示，解码器将隐藏表示映射回原始数据空间。多个自编码器可以在训练过程中逐层地进行训练，从而得到更高层次的抽象特征表示。

在图像分类任务中，我们可以将堆叠自编码器的最后一层作为特征提取器，将提取到的特征输入到分类器中进行分类。常用的分类器包括支持向量机（SVM）和神经网络分类器等。

总的来说，基于堆叠自编码器的图像分类方法可以通过多层非线性变换实现特征学习和降维，从而提高分类性能。