标签： machine-learning neural-network autoencoder
从深度学习书中：
与一般的前馈网络不同，自动编码器可能 也可以使用再循环进行训练（Hinton和McClelland，1988年）， 基于比较原始输入上的网络激活与重构输入上的激活的算法。
我想尝试实施它，但是不了解所涉及的步骤。对于使用再循环的训练，我应该传递输入和重构的输出，并最小化每个层的激活差异吗？还是有一个指标我应该尽量减少？