16、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder（无监督学习：深度自动编码器）

本篇博客将介绍无监督学习算法中的 Deep Auto-encoder。

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Deep Auto-encoder

输入28*28维度的图像像素，由NN encoder输出code，code的维度往往小于784，但我们并不知道code的信息，因此再添加一个NN encoder，以code为输入，经过NN decoder输出尽可能与最早的输入相似的结果。

巧妙的是，NN encoder和NN decoder独自存在的时候都无法学习，但是二者结合在一起就产生了所谓的Deep Auto-encoder。（如图，NN encoder和NN decoder中的 W W 矩阵未必是要转置关系）。

Deep Auto-encoder的降维作用

训练出整个Deep Auto-encoder后可以输出code（相当于降维的输出）。

Auto-encoder – Text Retrieval

Auto-encoder有个常用的用处就是文章检索，比如google输入关键字会输出检索的文章，大致的思路（Vector Space Model）是将文章表示成向量，然后根据检索的词向量与文章向量的相似度输出结果。将文章表示成向量常用的方法就是Bag-of-word，以全部的词汇为维度，文章中有出现的词汇计为1。

但是简单的Bag-of-word方法并没有考虑到词汇同义词等难以捕捉的信息，因此现在使用Auto-encoder进行文章转换向量。

Auto- encoder for CNN

Auto-encode的思路不止可以使用full-connected神经网络实现，还可以通过CNN来实现。

deconvolution的过程本质上也是一种convolution。

Auto-encoder – Pre-training DNN

Auto-encode可以和监督学习的方法结合，用来Pre-train DNN。现在的target是将28*28维度的数据降维到10维的数据，

Decoder

如上所述，encoder可以用来降维，decoder则可以用来生成图像。