11、自动编码器与t-SNE：高维数据处理与可视化

自动编码器与t-SNE：高维数据处理与可视化

自动编码器

自动编码器是一种特殊的神经网络，其目标是将输入数据进行编码，然后再从编码中重构出原始数据。下面我们将介绍几种不同类型的自动编码器及其实现。

多层自动编码器

多层自动编码器可以对CIFAR - 10数据集的样本进行信息压缩。以下是构建多层自动编码器的具体步骤：
1. 导入必要的库 ：

import pickle
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

2. 加载数据 ：

with open('data_batch_1', 'rb') as f:
    dat = pickle.load(f, encoding='bytes')

3. 提取图像数据 ：

images = np.zeros((10000, 32, 32, 3), dtype='uint8')
for idx, img in enumerat