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自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于数据的降维和特征学习。它由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入数据压缩成一个低维的表示（通常称为“潜在空间”或“瓶颈”），而解码器则试图从这个低维表示重构出原始数据。自编码器在
