13、自编码器：从基础到应用

自编码器：从基础到应用

1. 神经网络中的隐藏层

在神经网络中，我们通常会接触到输入层和输出层。实际上，我们可以在这两层之间任意添加神经元，这些既非输入也非输出的神经元被称为隐藏神经元。由不相互连接的隐藏神经元组成的集合就是隐藏层。

增加更多的隐藏层能够极大地提升网络的表达能力。只要激活函数是非线性的，具有至少一个隐藏层的神经网络就可以近似任意函数。而在线性模型中，无论学习到什么参数，函数始终是线性的。相比之下，带有隐藏层的非线性神经网络模型则足够灵活，能够近似表示任何函数。

2. 自编码器简介

自编码器是一种特殊的神经网络，它试图学习参数，使输出尽可能接近输入。一种简单的实现方式是直接返回输入，但自编码器更有意思的地方在于它包含一个较小的隐藏层。如果这个隐藏层的维度小于输入，那么它就是对数据的一种压缩，这个过程叫做编码。从隐藏层重构输入的过程则被称为解码。

在现实世界中，数据编码很常见。例如，MP3是一种流行的音频格式，它通过算法将原始未压缩的音频缩小成一个较小的文件，但这是有损失的，无法完全从编码版本恢复原始音频。同样，我们在使用自编码器时，也希望降低数据的维度，使其更易于处理，但不一定追求完美的再现。

3. 自编码器的实现

为了实现自编码器，使用面向对象的编程风格是个不错的选择。我们可以创建一个 Autoencoder 类，其代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np

class Autoencoder:
    def