【人工智能学习】第十六课：理解自动编码器（Autoencoders）和它们在特征学习和生成模型中的应用

第十六课：自动编码器基础

1. 自动编码器简介

自动编码器是一种无监督学习技术，通过神经网络学习输入数据的压缩表示，然后再重构输入数据。自动编码器的目标是最小化输入和重构输出之间的差异，从而学习到数据的有效低维表示。

2. 自动编码器的组成

• 编码器（Encoder）：将输入数据映射到一个隐藏表示（即“编码”）。
• 解码器（Decoder）：从隐藏表示重构输入数据。

3. 自动编码器的应用

• 特征提取：自动编码器可以学习到数据的有效表示，用于降维或特征提取。
• 数据去噪：通过训练自动编码器从带噪声的数据中重构出干净的数据。
• 生成模型：变分自动编码器（Variational Autoencoders, VAEs）是一种生成模型，能够生成新的、与训练数据相似的数据样本。

4. 实战：构建一个简单的自动编码器