深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x) = x，f 为自编码器，x 为输入数据。

自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。

自编码器由 3 个部分组成：

• 编码器（Encoder）：用于数据压缩。
• 压缩特征向量（Compressed Feature Vector）：被编码器压缩后的特征。压缩特征向量也是人工神经网络中的一层，它的维度就是我们要将数据压缩到的维度，是一个超参，我们要提前设定。
• 解码器（Decoder）：用于数据解码。编码器与解码器就是之前讲的多层感知机，也可以用卷积实现。

如下图

有三点需要注意

1. 自编码器只能压缩与训练数据相似的数据。比如我们用 MNIST手写数字训练集来训练自编码器，那它只能压缩手写数字相关的数据，如果用来压缩手写数字以