14、深入探索自编码器：原理、类型与实战应用

深入探索自编码器：原理、类型与实战应用

1. 深度学习基础：TensorFlow与Keras

在深度学习领域，TensorFlow和Keras是两个非常重要的工具。TensorFlow的计算分为两个阶段：
1. 构建计算图 ：定义变量，如b、x和y。
2. 执行计算图 ：通过调用 tf.Session() 来执行计算。在调用之前，CPU和/或GPU不会执行任何计算，只是存储计算指令。执行代码块后，会得到预期的结果，如“550”。

Keras是一个开源软件库，提供了运行在TensorFlow之上的高级API。它为TensorFlow提供了更友好的用户界面，使数据科学家和研究人员能够更快速、更轻松地进行实验。Keras主要由谷歌工程师Francois Chollet编写。

2. 自编码器概述

自编码器是一种简单的无监督学习神经网络，由编码器和解码器两部分组成：
- 编码器 ：通过表示学习将输入特征集转换为不同的表示形式。
- 解码器 ：将新学习到的表示形式转换回原始格式。

自编码器的核心概念与降维类似，它并不直接记忆原始观测值和特征，而是学习对恒等函数的近似。自编码器受到约束，被迫学习原始数据的最显著属性，捕捉数据的底层结构。这种约束是自编码器的重要属性，它迫使自编码器智能地选择要捕捉的重要信息和要丢弃的无关或不太重要的信息。

自编码器已经存在了几十年，广泛用于降维和自动特征工程/学习。如今，它们常用于