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这部分具体可参考：[论文学习]1——StackedAutoEncoder（SAE）堆栈自编码器回到SAE，SAE是具有分层结构的神经网络，由多个AE层逐层连接组成。“栈化”过程的基本实现思想如下：训练好上述的AE结构后，舍去过程，此时我们可以理解为code具有一定的降维、提取特征的能力。
本文提出了堆栈式胶囊自编码器（SCAE），该编码器包含两个阶段。在第一阶段，部件胶囊自编码器（PCAE）将图像分割为组成部分，推断其姿态，并将每个图像像素重建为变换组件模板的像素混合。在第二阶段，目标胶囊自编码器（OCAE）尝试将发现的部件及其姿态安排在一个更小的目标集合中。
[0049]该种深度堆栈式混合自编码网络的数据训练方法与传统的浅层线性网络相比，该方法作为拥有非线性激活函数的深度网络具备更强的函数表征和近能力，可以为非线性且复杂的函数对象学习到一种层次化的有效特征表示；该方法综合了去噪自编码器、稀疏
53.采用一种基于深度堆栈式混合自编码网络的识别方法，该方法以卷积神经网络(cnn)为基础，依次结合去噪自编码器(dae)、稀疏自编码器(sae)及普通自编码器(ae)构成深度堆栈式网络结构。
4.本发明的技术方案如下：5.一种基于堆栈自编码器的矿物端元提取方法，包括如下步骤：6.步骤一、采集多种矿物混合的光谱数据集x7.步骤二、构建两层编码层；8.步骤三、构建层；9.步骤四、构建网络目标函数；10.步骤五、网络训练，更新网络权值。
2.降噪自编码器2.1定义和自编码器不同的是，降噪自编码的训练过程中，输入的数据有一部分是“损坏”的，DAE(DenoisingAutoencoder)的核心思想是，一个能够从中恢复出原始信号的神经网络表达未必是最好的，能够对“损坏”的原始数据编码、，然后还能恢复真正的原始数据，这样的特征才是好...
深度自动编码器的研究与展望,深度学习自动编码器,深度自动编码器,自编码器深度学习代码,自动编码器,降噪自动编码器,稀疏自动编码器,堆栈式自动编码器,栈式自动编码器,自动编码器算法
图2：使用集群自编码器对不同形状的点进行聚类的示意图。论文首先介绍了集群自编码器，通过这种结构的数学原理，引出堆栈式胶囊自编码器的结构。令{x_m|m=1,...,M}为一组二维的输入点，每个点属于一个集群（见图2）。
来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-27引言当你在看论文的时候，经常会遇到编码器、器、自编码器（Autoencoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那…
该篇论文是去噪自编码器的原始论文，论文让人印象深刻的地方有：1.论文中对于去噪自编码器从信息论和流形学习的角度解释很特别（虽然这两个角度来自自编码器论文）。2.论文…
这部分具体可参考：[论文学习]1——StackedAutoEncoder（SAE）堆栈自编码器回到SAE，SAE是具有分层结构的神经网络，由多个AE层逐层连接组成。“栈化”过程的基本实现思想如下：训练好上述的AE结构后，舍去过程，此时我们可以理解为code具有一定的降维、提取特征的能力。
本文提出了堆栈式胶囊自编码器（SCAE），该编码器包含两个阶段。在第一阶段，部件胶囊自编码器（PCAE）将图像分割为组成部分，推断其姿态，并将每个图像像素重建为变换组件模板的像素混合。在第二阶段，目标胶囊自编码器（OCAE）尝试将发现的部件及其姿态安排在一个更小的目标集合中。
[0049]该种深度堆栈式混合自编码网络的数据训练方法与传统的浅层线性网络相比，该方法作为拥有非线性激活函数的深度网络具备更强的函数表征和近能力，可以为非线性且复杂的函数对象学习到一种层次化的有效特征表示；该方法综合了去噪自编码器、稀疏
53.采用一种基于深度堆栈式混合自编码网络的识别方法，该方法以卷积神经网络(cnn)为基础，依次结合去噪自编码器(dae)、稀疏自编码器(sae)及普通自编码器(ae)构成深度堆栈式网络结构。
4.本发明的技术方案如下：5.一种基于堆栈自编码器的矿物端元提取方法，包括如下步骤：6.步骤一、采集多种矿物混合的光谱数据集x7.步骤二、构建两层编码层；8.步骤三、构建层；9.步骤四、构建网络目标函数；10.步骤五、网络训练，更新网络权值。
2.降噪自编码器2.1定义和自编码器不同的是，降噪自编码的训练过程中，输入的数据有一部分是“损坏”的，DAE(DenoisingAutoencoder)的核心思想是，一个能够从中恢复出原始信号的神经网络表达未必是最好的，能够对“损坏”的原始数据编码、，然后还能恢复真正的原始数据，这样的特征才是好...
深度自动编码器的研究与展望,深度学习自动编码器,深度自动编码器,自编码器深度学习代码,自动编码器,降噪自动编码器,稀疏自动编码器,堆栈式自动编码器,栈式自动编码器,自动编码器算法
图2：使用集群自编码器对不同形状的点进行聚类的示意图。论文首先介绍了集群自编码器，通过这种结构的数学原理，引出堆栈式胶囊自编码器的结构。令{x_m|m=1,...,M}为一组二维的输入点，每个点属于一个集群（见图2）。
来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-27引言当你在看论文的时候，经常会遇到编码器、器、自编码器（Autoencoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那…
该篇论文是去噪自编码器的原始论文，论文让人印象深刻的地方有：1.论文中对于去噪自编码器从信息论和流形学习的角度解释很特别（虽然这两个角度来自自编码器论文）。2.论文…
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