11、深度学习中的自编码器与词嵌入技术

深度学习中的自编码器与词嵌入技术

1. 去噪自编码器：增强鲁棒表示

人类的感知能力对噪声具有惊人的抵抗力。例如，即使图像中一半的像素被损坏，我们仍然能够识别出数字。从概率的角度来看，当我们接收到图像像素的随机样本时，只要有足够的信息，大脑就能以最大概率推断出像素所代表的真实内容。

2008年，研究人员引入了去噪自编码器，其基本原理是将输入图像中固定百分比的像素置为零，得到损坏版本的输入 $C_X$。去噪自编码器与普通自编码器的唯一区别在于，编码器网络的输入是损坏后的 $C_X$ 而非原始输入 $X$。这样，自编码器被迫学习一种对损坏机制具有抗性的代码，能够通过缺失信息进行插值，以重建原始的未损坏图像。

从几何角度来看，对于一个具有各种标签的二维数据集，特定类别的数据点集合 $S$ 存在一种潜在的统一几何结构，即流形。自编码器在学习通过瓶颈（代码层）重建数据时，会隐式地学习这个流形。去噪操作会人为地扩展数据集，使其不仅包含流形，还包括流形周围空间中的所有点。自编码器的任务是将这些扩展的数据点映射回流形，从而近似 $S$ 的潜在流形。

以下是构建去噪自编码器的代码示例：

import tensorflow as tf

def corrupt_input(x):
    corrupting_matrix = tf.random_uniform(shape=tf.shape(x), 
                        minval=0,maxval=2,dtype=tf.int32)
    return x * tf.cast(corrupting_matrix, t