本文介绍了自编码器，一种无监督学习算法，用于数据降维、特征提取和生成模型。自编码器通过编码器和解码器学习输入数据的低维表示，以最小化重构误差。文中提供了简单的自编码器实现示例，强调了超参数调整和潜在空间采样在生成模型中的应用。
机器学习笔记 - 自编码器（Autoencoder）
自编码器是一种无监督学习算法，常用于数据降维、特征提取和生成模型等任务。本文将介绍自编码器的原理和实现，并提供相应的源代码。
自编码器的基本原理是将输入数据通过编码器映射到一个低维潜在空间，然后再通过解码器将潜在空间中的表示重构为与输入数据相似的输出。自编码器的目标是最小化重构误差，使得解码器能够恢复出输入数据的高质量表示。
以下是一个简单的自编码器的实现示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 定义自编码器的参数
input_dim = 784 # 输入维度，MNIST数据集的图像大小为28x28，展开后为784维向量
hidden_dim = 128 # 隐层维度，自编码
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