笔记(总结)-自编码器（Autoencoders）

AE

自编码器（下简记为AE）为一类特殊的神经网络，该网络输入维度等于输出维度，通过网络隐层的复杂神经元结构，尝试学习数据的内在特征（pattern），从而达到特征提取、数据降维、生成新数据等多种目的。

简单的AE和MLP类似，except输入维度等于输出维度。此时输入数据的标签即为自身，模型的损失函数cost=cost(output, input)，用来评估输出是否很好地重新构建了输入。

AE训练完毕后，取某隐层输出h，该隐层含k个神经元。则h相当于由输入提取出的k维特征。若输入为3维，隐层为2维，则相当于将三维数据映射到了二维平面，效果相当于PCA！

通过增加隐层可以得到stacked AE，此时模型具有更强的表示能力，能对数据特征进行更强有力的挖掘。通常AE取对称结构，此时可取最中间层（图中Codings）作为提取的特征。对称结构带来的另一个好处是可以让相对应的两层共享权值，减少参数的数量同时减少了过拟合的风险（如图中hidden3-outputs的权值可等于inputs-hidden1的权值）。

当AE层数较多、表示能力过强时，可能导致AE在“复现”数据而不是挖掘数据特征。如上图所示，inputs-hidden1-hidden2可能以某种方式e.g.A->B->C变换了输入，而hidden2-hidden3-outputs可能以逆向的变换还原得到输出即C->B->A。这样AE相当于进行了两次截然相反的工作（也可称之为“过拟合”），对于特征发掘没有任何意义。

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DAE（降噪自编码器）

为了解决上述问题，可以通过对输入添加噪声，