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深度学习的核心是神经网络，这是一个复杂的相互连接的节点系统，模仿人脑的神经结构。神经网络擅长在庞大的数据集中识别复杂的模式和表示，使其能够进行预测、对信息进行分类并产生新的见解。自动编码器作为神经网络的一个子集出现，为无监督学习提供了一种独特的方法。自动编码器是深度学习动态领域的一类适应性强的架构，其中神经网络不断发展以识别复杂的模式和表示。凭借其学习数据有效表示的能力，这些无监督学习模型受到了相当大的关注，并在从图像处理到异常检测的各个领域都很有用。

机器之心报道

编辑：小舟、陈萍

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