61、自编码器的类型、实现与应用

自编码器的类型、实现与应用

1. 用欠完备线性自编码器执行主成分分析（PCA）

如果自编码器仅使用线性激活函数，且代价函数为均方误差（MSE），那么它最终会执行主成分分析（PCA）。以下是构建一个简单线性自编码器对 3D 数据集执行 PCA 并将其投影到 2D 的代码：

import tensorflow as tf
encoder = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(2)])
decoder = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(3)])
autoencoder = tf.keras.Sequential([encoder, decoder])
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.5)
autoencoder.compile(loss="mse", optimizer=optimizer)

上述代码与之前构建的多层感知机（MLP）并没有太大区别，但有几点需要注意：
- 我们将自编码器组织成两个子组件：编码器和解码器。它们都是常规的 Sequential 模型，各自包含一个 Dense 层，而自编码器是一个包含编码器和解码器的 Sequential 模型。
- 自编码器的输出数量等于输入数量（即 3）。
- 为了执行 PCA，我们不使用任何激活函数（即所有神经元都是线性的），且代价函数为 MSE，因为 PCA 是