► 前言 在深度学习的领域中，神经网络的架构设计是一个重要而困难的问题。传统的方法是人工设计或者使用经验法则来选择合适的架构，但这种方法往往需要大量的时间和专业知识。为了解决这个问题，2016年Neural Architecture Search with Reinforcement Learnin

► 前言 要学习AI但硬体计算资源有限，可以从高维度数据中提取关键特征，或如何降低数据的维度以节省计算资源，这就是自编码器（AutoEncoder）发挥作用的地方。通过编码器和解码器的结构，AutoEncoder能够将输入数据压缩成较低维度的表示，同时尽可能地重构出原始数据。本篇博文，我们将介绍Au