從本專欄開始，作者正式研究Python深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及人工智能相關(guān)知識(shí)。前一篇文章詳細(xì)講解了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM RNN如何實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測(cè)，通過sin曲線擬合實(shí)現(xiàn)如下圖所示效果。本篇文章將分享無監(jiān)督學(xué)習(xí)Autoencoder的原理知識(shí)，然后用MNIST手寫數(shù)字案例進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)及聚類分析，運(yùn)行效果如下圖所示。基礎(chǔ)性文章，希望對(duì)您有所幫助！

本專欄主要結(jié)合作者之前的博客、AI經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)視頻（強(qiáng)推"莫煩大神"視頻）及論文介紹，后面隨著深入會(huì)講解更多的Python人工智能案例及應(yīng)用。基礎(chǔ)性文章，希望對(duì)您有所幫助，如果文章中存在錯(cuò)誤或不足之處，還請(qǐng)海涵~作者作為人工智能的菜鳥，希望大家能與我在這一筆一劃的博客中成長(zhǎng)起來。寫了這么多年博客，嘗試第一個(gè)付費(fèi)專欄&

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的[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的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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