深度学习算法教材：TensorFlow自编码器

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域取得了显著的成果。自编码器（Autoencoder）是一种常用的深度学习算法，用于学习有效的数据表示和特征提取。本文将介绍使用TensorFlow实现自编码器的方法，并提供相应的源代码。

自编码器是一种无监督学习算法，通过训练数据自身进行学习，无需标签信息。它由两个主要组件组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据映射到低维表示，而解码器则将低维表示重建为原始输入数据。通过这种方式，自编码器可以学习到输入数据的紧凑表示，并用于特征提取、降维和生成新的样本。

在TensorFlow中实现自编码器的第一步是导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras