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                   “Listen Think Solve”（倾听、倾心、倾力）

DCS若想要实现信息化及智能化，其一则是利用**的数据库技术、通讯技术，结合用户的工艺实际操作进行进一步的深度加工，从而为用户提供更大的增值作用。现在各家DCS通常采用的有以下几种途径：一种是提供针对某些工艺流程的优化软件，可以使用户提高生产效率；另一种是增加功能，例如增加设备维护功能，更加细致地分析设备的热应力、机械故障状态，通过监测设备的运行状态来判断设备是否需要维护，减少意外停车，提高设备的利用率。

 
与大多数神经网络一样，自编码器通过向后传播梯度以优化一组数据的权重进行学习，但自编码器的体系结构与大多数神经网络间-显着差异在于瓶颈层[编者注：bottleneck，简单翻译就是瓶颈层，一般在深度较高的网络（如resnet101）中使用]。自编码器的瓶颈层是将数据压缩为小尺寸表示的一种方法。

而自编码器的另外两个重要部分是编码器和解码器。这三个组件融合在一起，便可形成“原始”自编码器，当然更复杂的自编码器可能还具有一些其他组件。

接下来，让我们单独看一下这些组件。

1、编码器 

是将数据压缩和重建的--阶段，编码器负责了数据压缩阶段。编码器是一个前馈神经网络，它将接收数据特征（例如在图像压缩的情况下为像素），并输出小于数据特征大小的潜向量。

为了使数据重建更强有力，编码器在训练过程中优化了权重，以保证将输入数据-重要的特征压缩到小尺寸的潜在向量中。这确保了解码器具足够的输入数据的相关信息，可以在-小的损失下重建数据。