57、深度学习中的自编码器与强化学习探索

深度学习中的自编码器与强化学习探索

1. 自编码器相关概述

在深度学习中，若关注实现细节，有许多 Keras 或 TensorFlow 的实现可供参考。若想快速获得出色结果，可使用预训练模型，例如 Keras 有预训练的 StyleGAN 模型。

1.1 自编码器练习问题

以下是一些关于自编码器的练习问题，可帮助我们深入理解其原理和应用：
1. 自编码器的主要用途 ：自编码器主要用于哪些任务？
2. 利用自编码器训练分类器 ：若有大量无标签训练数据，但只有几千个有标签实例，如何使用自编码器辅助训练分类器，具体步骤是什么？
3. 自编码器性能评估 ：若自编码器能完美重构输入，是否一定是好的自编码器？如何评估自编码器的性能？
4. 欠完备和过完备自编码器 ：什么是欠完备和过完备自编码器？过度欠完备自编码器和过完备自编码器的主要风险分别是什么？
5. 堆叠自编码器的权重绑定 ：如何在堆叠自编码器中绑定权重，这样做的目的是什么？
6. 生成模型与生成式自编码器 ：什么是生成模型？能否列举一种生成式自编码器？
7. 生成对抗网络（GAN） ：什么是 GAN？能列举一些 GAN 表现出色的任务吗？
8. 训练 GAN 的困难 ：训练 GAN 时的主要困难有哪些？
9. 使用去噪自编码