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自动编码器(AE)和限制玻尔兹曼机(RBM)是在深度神经网络领域广泛使用的两种常见的基础性结构。它们都可以作为无监督学习的框架,通过最小化重构误差,提取系统的重要特征;更重要的是,通过多层的堆叠和逐层的预训练,层叠式自动编码器和深度信念网络都可以在后续监督学习的过程中,帮助整个神经网络更好更快地收敛到最小值点。