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Encoder部分的公式如下，Auto-correlation代表Auto-Correlation Mechanism，我們在下面再進行介紹。Decoder部分也是類似的結構，利用Encoder信息和Decoder輸入進行預測，公式如下：第二個模塊是Auto-Correlation Mechanism，是對傳統Transformer在時間序列預測場景的升級。

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常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網絡（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）。16.

一、算法原理1.1 降噪自編碼器（Denoising Auto-Encoders, DAE） 在介紹降噪自編碼器的原理之前，需要介紹一下自編碼器的原理，這樣才能方便我們理解降噪自編碼器的原理。如圖1所示為自編碼器的網絡結構，它包含有編碼階段和解碼階段。主要應用于數據去噪和數據降維。

5.7變分自編碼器VAE（Variational Auto-Encoder）VAE，也可以叫做變分自編碼器，屬于自動編碼器的變體。VAE于2013年，由Durk Kingma和Max Welling在ICLR上以文章《Auto-Encoding Variational Bayes》發表。 自動編碼器是一種人工神經網絡，用于學習高效的數據值編碼以無監督方式。