医学AI中的自编码器
**医学AI中的自编码器**
1. **核心概念与基本结构**
自编码器是一种特殊的人工神经网络,属于无监督学习范畴。它的基本结构由两部分组成:编码器和解码器。**编码器** 的作用是将输入的高维数据(例如一张医学图像)压缩成一个低维的、密集的向量表示,这个向量被称为“潜在编码”或“瓶颈特征”,它旨在捕捉输入数据中最关键的本质信息。紧接着,**解码器** 的任务是尝试根据这个低维的潜在编码,尽可能精确地重建出原始的输入数据。网络通过最小化输入数据与重建输出之间的差异(即重建误差)来进
2026-01-26 21:13:17
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