1. 毕业设计（论文）主要目标：
1.首先，通过网络初步了解深度学习的含义，并且大致了解深度学习所包含的算法以及它们的主要应用场景。
2.其次，通过网络上相关人员的简介认识到自动编码器深度学习算法的起源以及未来所有可能的发展。
3.通过网络资源的共享以及老师的帮助，自主学习AutoEncoder并且通过自我编码实现自动编码器深度学习算法。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.首先，通过网络大致了解到深度学习算法，并且了解到深度学习算法的主要应用场景。
2.其次，通过网络资源的共享，深入了解深度学习中的自动编码器算法，详尽的了解到自动编码器算法的应用环境。
3.通过全球对深度学习感兴趣的人的相关资料及见解以及老师的帮助，编码实现AutoEncoder深度学习算法。
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3. 主要参考文献
1.《深度自动编码器的研究与展望》主要内容：讲述了自动编码器的发展由来。阐述了DAE的基本概念和原理；网络模型的构建和训练方法。并对DAE进行了分类，指出了DAE存在的问题和对DAE未来发展的展望。
2.《稀疏自动编码器在文本分类中的应用研究》主要内容：提出了SD算法：单层稀疏编码器（SAE）用于提取文本特征，然后用两层深度置信网络用于特征分类。最后与用支持向量机（SVM）分类效果比较。
3.《基于降噪自动编码器的不平衡情感分类研究》主要内容：提出DEA算法：采用单层降噪编码器用于特征提取，然后采用k-means算法对提取到的特征进行分类，并将结果与S传统的SVM对比。
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