自编码器理论与方法综述

• 作者: 张煜东 贾文娟
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 自编码器 自然语言处理 图像分类 目标识别
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 字数: 8780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006336

摘要

自编码器作为深度学习的一个重要分支, 吸引了该领域内大量杰出的研究者. 研究者们深入研究其本质并在此基础上提出了很多的优化方法, 如稀疏自编码器、降噪自编码器、收缩自编码器和卷积自编码器等. 在深入阅读了多篇基于自编码器方法的文献之后, 我们发现优化后的自编码器在图像分类、自然语言处理、目标识别等方面都取得了较好的实验结果. 因此, 本文将详细地分析优化后自编码器的基本结构和原理, 并对文献中的实验结果进行多方面的评价与分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张煜东	南京师范大学计算机科学与技术学院	22	349	10.0	18.0
2	贾文娟	南京师范大学计算机科学与技术学院	2	22	2.0	2.0