[Python人工智能] 十五.无监督学习Autoencoder原理及聚类可视化案例详解

从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测,通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析,运行效果如下图所示。基础性文章,希望对您有所帮助!

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本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频(强推"莫烦大神"视频)及论文介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客,尝试第一个付费专栏,但更多博客尤其基础性文章,还是会继续免费分享,但该专栏也会用心撰写,望对得起读者,共勉!

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