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[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！

[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_第1张图片

[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_第2张图片

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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