27、自编码器与强化学习：原理、实现与应用

自编码器与强化学习：原理、实现与应用

堆叠深度自编码器

在自编码器的领域中，堆叠深度自编码器是一类特殊的自编码器。与传统自编码器在输入端通过单个隐藏层进行编码，在输出端通过单个隐藏神经元层进行解码不同，堆叠自编码器拥有多个隐藏神经元层。这些隐藏层利用前一层来参数化和调整后续层学习到的表示，并且后续层的神经元数量逐渐减少，其目标是为输入数据创建并学习出更优的压缩表示。

在实际应用中，堆叠自编码器的每个隐藏层都会学习一组最优特征的参数化，以在相邻层中实现最优的压缩表示。可以将每一层看作是一组高阶特征的表示，虽然目前还不清楚这些特征具体是什么，但这种概念有助于简化问题的复杂性。

以下是 StackedAutoencoder 类的实现代码：

class StackedAutoencoder:
    def __init__(self, input_dim, num_hidden_layers=3, epoch=100, 
                 batch_size=250, learning_rate=0.01):  
        self.epoch = epoch
        self.batch_size = batch_size
        self.learning_rate = learning_rate
        self.idim = [None]*num_hidden_layers
        self.hdim = [None]*num_hidden_layers
        self.hidden = [None]*