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高维数据的“维数灾难”问题制约了机器学习、模式识别等诸多研究领域的发展研究。因此高维数据的降维方法,即将高维的特征数据化简投射到低维空间中,成为当前研究热点之一。稀疏自动编码器（Sparse Autoencoder）网络通过训练具有多隐含层的神经网络将高维数据进行降维,能有效地解决了高维数据由于维数过大导致的识别率低的问题。将网络用于手写体数字图像识别及人脸图像识别实验,取得了较好地识别结果,表明稀疏自动编码网络能有效地对高维数据降维。