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2022年07月20日
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堆叠自编码器及（TensorFlow）实现（详解版）
到目前为止介绍的自编码器（除了 CAE）仅由单层编码器和单层解码器组成。编码器和解码器网络也可能有多层，使用更深的编码器和解码器网络可以使自编码器表示更复杂的特征，将一个编码器提取的特征作为输入传递到下一个编码器，这种结构被称为堆叠自编码器（或者深度自编码器）。
堆叠自编码器可以作为一个网络进行训练，训练目标是最小化重构误差；也可以首先使用之前学习的无监督方法对每个编码器/解码器网络进行预训练，然后对整个网络进行微调。有人指出，通过预训练（逐层贪婪训练），效果会更好。
本节将使用逐层贪婪方法来训练堆叠自编码器，为了降低训练难度，这里使用共享权重，因此相应的编码器/解码器权重将是彼此的转置。
具体实现过程
- 导入所有必要的模块：
