自动编码器是一种神经网络，旨在学习输入数据的有效表示 (编码)。它由编码器和解码器组成。编码器将输入压缩到低维空间中，而解码器尝试从该压缩表示重构输入。
自动编码器通常用于降维、异常检测和数据去噪。例如，它们可以用于从图像中去除噪声或减少数据集中的特征数量，同时保留重要信息。
自动编码器的变体，例如变分自动编码器 (vae)，将概率元素引入编码过程，允许它们生成新的数据样本，如图像或文本。
长短时记忆（LSTM）网络是什么？
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强化学习如何应用于机器人技术？
强化学习 (RL) 中的课程学习是一种培训策略，涉及逐渐增加呈现给学习代理的任务的难度。课程学习不是一次将代理暴露于所有可能的场景，这会导致混乱或性能不佳，而是首先引入更简单的任务，并随着代理的改进而逐步纳入更复杂的挑战。这种方法反映了人类