6 什么是自编码（Autoencoder）？

最新推荐文章于 2022-12-29 11:08:01 发布
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#自编码

本文介绍了自编码器如何通过压缩和解压输入数据来提取关键特征，减轻神经网络的学习负担，并实现数据降维。自编码器作为一种非监督学习方法，在特征提取方面表现优异。

原来有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作. 所以, 何不压缩一下, 提取出原图片中的最具代表性的信息, 缩减输入信息量, 再把缩减过后的信息放进神经网络学习.这样学习起来就简单轻松了. 所以, 自编码就能在这时发挥作用. 通过将原数据白色的X 压缩, 解压 成黑色的X, 然后通过对比黑白 X ,求出预测误差, 进行反向传递, 逐步提升自编码的准确性. 训练好的自编码中间这一部分就是能总结原数据的精髓. 可以看出, 从头到尾, 我们只用到了输入数据 X, 并没有用到 X 对应的数据标签, 所以也可以说自编码是一种非监督学习. 到了真正使用自编码的时候. 通常只会用到自编码前半部分.

 encoder 编码器. 编码器能得到原数据的精髓, 然后我们只需要再创建一个小的神经网络学习这个精髓的数据,不仅减少了神经网络的负担, 而且同样能达到很好的效果.他能从原数据中总结出每种类型数据的特征, 如果把这些特征类型都放在一张二维的图片上, 每种类型都已经被很好的用原数据的精髓区分开来. 如果你了解 PCA 主成分分析, 再提取主要特征时, 自编码和它一样,甚至超越了 PCA. 换句话说, 自编码 可以像 PCA 一样 给特征属性降维.


 decoder 解码器在训练的时候是要将精髓信息解压成原始信息, 那么这就提供了一个解压器的作用, 甚至我们可以认为是一个生成器 (类似于GAN). 



自编码
hebi123s的博客
09-18 971
什么是自编码 自编码，又称自编码器（autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器（autoencoder）内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器r = g(h)。   自编码的原理 自编码器（Autoencoder，AE）是一个3层或者大于3层...
什么是自编码
william08的专栏
01-13 1240
各位小伙伴们，大家好，今天让我们来如何用神经网络来处理非监督的学习，也就是AutoEncoder,自编码。 首先，我们听到自编码，一定会想到，AutoEncoder会是个什么码呢？是条形码，二维码，还是我们宅男们最不能忍受的打码中的一种呢？ NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式，如果你一定要和上面的那些码扯上关系，我想可以这样理解了。 现在我们先构架一
自编码（Auto-encoders）
zhao2018110980的博客
08-04 2706
自编码（Auto-encoders） 1、什么是自编码 自编码神经网络是一种无监督的学习算法，可学到输入数据的高效表示。输入数据的这一高效表示称为编码（codings），其维度一般小于输入数据，使得自编码用于降维；自编码器还可作为强大的特征检测器（feature detectors），应用于深度神经网络的预训练。此外，自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据，这被称为生成模型（generative model）。 简单的自编码是一种三层神经网络模型，包括了数据输入层，隐藏层和输出重构层。自编码器接受输入，
自编码（Autoencoder）
taylar1357的博客
08-26 1179
自编码（Autoencoder）: 自编码是一种神经网络形式，属于神经网络的非监督学习，有时神经网络要输入大量的信息，比如输入的信息是高清图片，输入信息量可以达到上千万，让神经网络从上千万的信息中学习是一件非常吃力的工作，这时可以压缩一下，提取出原图片中最具代表性的信息，再把压缩后得到的信息放入神经网络中学习，这样神经网络学习起来将变得轻松。因此自编码就是将输入数据X1压缩再解压成X2，然后再通...
什么是自编码？
weixin_33769125的博客
01-12 276
各位小伙伴们，大家好，今天让我们来如何用神经网络来处理非监督的学习，也就是AutoEncoder,自编码。首先，我们听到自编码，一定会想到，AutoEncoder会是个什么码呢？是条形码，二维码，还是我们宅男们最不能忍受的打码中的一种呢？NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式，如果你一定要和上面的那些码扯上关系，我想可以这样理解了。现在我们先构架一个神经网络模型，这个模型...
什么是自编码 Autoencoder (深度学习)? What is an Autoencoder in Neural Networks (deep learning)?
08-30
什么是自编码_Autoencoder_(深度学习)__What_is_an_Autoencoder_in_Neural_Netw
基于Autoencoder自编码器的数据特征提取和分类matlab仿真,代码注释
09-23
1.版本：matlab2022A，包含代码注释，...2.领域：Autoencoder自编码器 3.内容：基于Autoencoder自编码器的数据特征提取和分类matlab仿真。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。
AutoEncoder-master.zip_CAE自编码_autoencoder_sae_sae 编码器_自编码
07-15
自编码器（AutoEncoder）是一种无监督学习方法，主要用于数据降维、特征学习以及潜在表示。在本资源“AutoEncoder-master.zip”中，包含了不同类型的自编码器实现，如Stacked AutoEncoders (SAEs) 和Convolutional ...
自编码Autoencoder深学习PPT学习教案.pptx
10-05
自编码Autoencoder深学习PPT学习教案 本文档主要讲解了自编码Autoencoder的原理、种类以及应用。自编码Autoencoder是一种神经网络，可以学习到输入数据的表示，并将其重建。 首先，自编码Autoencoder的定义：自动...
去噪和堆栈自编码的综合实现_autoencoder_去噪_堆栈自编码_自编码_
10-02
在机器学习领域，自编码器（Autoencoder, AE）是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于数据的降维和特征提取。自编码器的核心思想是通过一个“编码”过程将输入数据压缩为低维度的表示，然后通过“解码”过程尝试...
以编码的方式实现Auto Layout自动布局（二）
lusonglin121的专栏
04-16 728
在上一篇文章iOS学习笔记02——以编码的方式实现Auto Layout自动布局（一）中我们简单的介绍了使用Visual Format Language创建布局约束来实现自动布局，这种方法创建的布局约束能够满足大部分的布局的需求。但是想要实现类似于这样的约束：button.width = 2 * button.height就不能满足要求了，这一篇我们我们简单介绍一下如何创建这样的布局约束。
自动编码器(AutoEncoder)
Viviane_2022的博客
12-29 2250
自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有:1)跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征；2)压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息；自动编码器主要应用:第一是数据去噪第二是进行可视化降维。
自编码器(Auto-Encoder)
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风间琉璃的博客
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一、自编码器原理 自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning) 在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量长度。对于分类问题，网络模型通过把长度为输入特征向量????变换到长度为的输出向量????，这个过程可以看成是特征降维的过程，把原始的高维输入向量????变换到低维的变量????。 特征降维(Dimensionality Reduction)在机器学习中有广泛的应用， 比如文件
自编码器（autoencoder）
weixin_30835923的博客
01-11 753
今天我们会来聊聊用神经网络如何进行非监督形式的学习. 也就是 autoencoder, 自编码. 压缩与解压 有一个神经网络, 它在做的事情是 接收一张图片, 然后 给它打码, 最后 再从打码后的图片中还原. 太抽象啦? 行, 我们再具体点. 假设刚刚那个神经网络是这样, 对应上刚刚的图片, 可以看出图片其实是经过了压缩,再解压的这一道工序. 当压缩的时候, 原有的图片质量被缩减, ...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）
weixin_34175509的博客
11-06 426
九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器         Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特...
自动编码器（Autoencoder）
Joe的博客
09-20 5万+
autoencoder是一种无监督的学习算法。在深度学习中，autoencoder用于在训练阶段开始前，确定权重矩阵WW的初始值。神经网络中的权重矩阵WW可看作是对输入的数据进行特征转换，即先将数据编码为另一种形式，然后在此基础上进行一系列学习。然而，在对权重初始化时，我们并不知道初始的权重值在训练时会起到怎样的作用，也不知道在训练过程中权重会怎样的变化。因此一种较好的思
Deep Learning L教程（四）
擦玻璃的程序员专栏
02-08 773
本文转自深度学习论坛 自编码算法与稀疏性 算法原理中英文对照中文译者 目前为止，我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用。在有监督学习中，训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合  ，其中  。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如  。下图是一个自编码神经网络的示例。
Auto-encoder（自编码器）的原理及最新的技术应用（李宏毅视频课整理和总结）
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
08-20 7995
文章目录0 前言1 Auto-encoder1.1 PCA1.2 Deep Auto-encoder2 Some Applications2.1 Text Retrieval（文字检索）2.2 Similar Image Search（相似图片搜索）2.3 Pre-training（预训练）3 De-noising Auto-encoder（加噪的自编码器）4 Auto-encoder for CNN4.1 Unpooling（反池化）4.2 Deconvolution（反卷积）4.3 Generate I
【Pytorch教程】：自编码 (Autoencoder)
nanke_4869的博客
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Pytorch教程目录 Torch and Numpy 变量 (Variable) 激励函数 关系拟合（回归） 区分类型 (分类) 快速搭建法 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 卷积神经网络 CNN 卷积神经网络（RNN、LSTM） RNN 循环神经网络 (分类) RNN 循环神经网络 (回归) 目录Pytorch教程目录压缩与解压编码器 Encoder解码器 Decoder 用神经网络如何进行非监督形式的学习. 也就是 autoencoder, 自编码. 压缩与解压 有一个神经网络,
自编码autoencoder
最新发布
05-31
<think>好的，我现在需要回答用户关于自编码器的问题，包括实现原理和代码。首先，我得回顾自编码器的基本概念，确保自己理解正确。自编码器是一种无监督学习模型，主要用于数据压缩和特征学习。结构上分为编码器和解码器两部分，编码器将输入数据压缩成潜在表示，解码器再从这个潜在表示重构原始数据。根据用户提供的引用，我需要整合信息。引用[4]详细说明了自编码器的结构，编码器通过权重矩阵和激活函数将输入映射到低维空间，解码器则进行反向操作。目标函数通常是重建误差，如均方误差。引用[3]提到了不同类型的自编码器，如稀疏、去噪和变分自编码器，这些变体可能在代码实现上有所不同，但用户可能只需要基础版本。接下来考虑用户可能的代码需求。引用[5]提到使用PyTorch实现卷积自编码器，而用户的问题没有特别指出是否要卷积结构。为了通用性，可能选择全连接层的标准自编码器，或者简单卷积结构。需要决定使用哪个框架，比如PyTorch或TensorFlow。根据引用[5]的例子，用PyTorch可能更合适，但用户之前的问题没有明确，所以可能需要提供两种框架的代码？或者选择其中一个。考虑到引用[5]是PyTorch，可能用PyTorch来示例更合适。代码部分的结构应该包括编码器和解码器的定义。编码器可能有几个全连接层，中间是瓶颈层，解码器对称。例如，输入层784（如MNIST），隐藏层128，瓶颈层64。然后解码器从64到128再到784。激活函数常用ReLU，输出层用Sigmoid。损失函数用MSE，优化器用Adam。需要确保代码正确，比如在PyTorch中，前向传播函数需要返回解码的输出。数据预处理部分可能需要标准化，比如将图像像素值归一化到0-1之间。训练循环部分需要加载数据，迭代epoch，计算损失并反向传播。用户还可能关心实现原理，如自编码器如何通过最小化重建误差来学习特征。需要解释编码器的作用是提取特征，解码器是重构，潜在空间的意义等。引用[2]和[4]都提到了这些点，可以引用。另外，需要注意用户提到的变体，如去噪自编码器，可能在代码中加入噪声输入，但用户的问题可能只需要基础版本。不过，可以简要提到这些变体作为扩展。最后，生成相关问题时，要考虑用户可能进一步想了解的内容，比如自编码器的应用、不同变体的区别、性能优化方法等。根据引用中的信息，问题可以包括应用场景、与PCA的区别、变分自编码器的原理等。现在，需要组织回答结构：先介绍原理，再给出代码示例，然后相关问题。确保使用正确的LaTeX格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。检查LaTeX语法正确，如编码器公式是否正确，激活函数符号等。可能遇到的错误点：混淆编码器和解码器的公式，比如权重矩阵的维度是否正确。例如，编码器权重We的维度是输入维度到隐藏层，而解码器Wd是隐藏层到输出维度。在数学表达式中需要正确表示这些矩阵相乘的过程。总结，回答应包括：1.自编码器的基本原理，结构，训练目标。2.代码实现（PyTorch示例）。3.相关应用和变体。4.生成相关问题。</think>### 自编码器（Autoencoder）实现原理与代码详解 #### 一、自编码器基本原理 自编码器（Autoencoder）是一种无监督深度学习模型，核心目标是通过**编码-解码**过程学习数据的低维潜在特征表示[^4]。其结构分为两部分： 1. **编码器（Encoder）**：将输入数据压缩为低维潜在表示$z$。数学表示为： $$z = f_{\text{enc}}(x) = \sigma(W_e x + b_e)$$ 其中$W_e$为权重矩阵，$b_e$为偏置项，$\sigma$为激活函数（如ReLU）[^4]。 2. **解码器（Decoder）**：从潜在表示$z$重构原始数据$\hat{x}$。数学表示为： $$\hat{x} = f_{\text{dec}}(z) = \sigma(W_d z + b_d)$$ 其中$W_d$为解码器权重矩阵[^4]。 **训练目标**：最小化输入数据$x$与重构数据$\hat{x}$之间的误差（如均方误差）： $$L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \|x_i - \hat{x}_i\|^2$$ #### 二、代码实现（PyTorch示例） 以下是一个基于MNIST数据集的全连接自编码器实现： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 定义自编码器结构 class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self): super(Autoencoder, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(64, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 784), nn.Sigmoid() # 将输出压缩到[0,1]范围 ) def forward(self, x): z = self.encoder(x) x_recon = self.decoder(z) return x_recon # 训练设置 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = Autoencoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 数据加载 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) train_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True) # 训练循环 for epoch in range(20): for batch in train_loader: img, _ = batch img = img.view(img.size(0), -1).to(device) # 展平为784维向量 recon = model(img) loss = criterion(recon, img) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch+1}/20], Loss: {loss.item():.4f}') ``` #### 三、关键应用与变体 1. **应用场景**： - 数据降维与特征提取（替代PCA）[^2] - 图像去噪（去噪自编码器）[^3] - 生成模型（变分自编码器）[^1] 2. **常见变体**： - **去噪自编码器**：输入加入噪声，强制模型学习鲁棒特征[^3]。 - **变分自编码器（VAE）**：潜在变量建模为概率分布，支持数据生成[^1]。 - **卷积自编码器**：使用卷积层处理图像，保留空间结构信息[^5]。
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