深度学习:AutoEncoder(自编码器)

文章目录

    • 一、什么是 AutoEncoder?
    • 二、AutoEncoder 的结构
    • 三、AutoEncoder 的作用
    • 四、简单代码实现

一、什么是 AutoEncoder?

深度学习:AutoEncoder(自编码器)_第1张图片
如图所示,AutoEncoder框架包含两大模块:编码过程和解码过程。
通过encoder(g) 将输入样本 x 映射到特征空间 z,即编码过程;
然后再通过 decoder(f) 将抽象特征z映射回原始空间得到重构样本x’,即解码过程。
优化目标则是通过最小化重构误差来同时优化 encoder 和 decoder,从而学习得到针对样本输入x的抽象特征表示z。

这里我们可以看到,AutoEncoder 在优化过程中无需使用样本的 label,本质上是把样本的输入同时作为神经网络的输入和输出,通过最小化重构误差希望学习到样本的抽象特征表示z。
这种无监督的优化方式大大提升了模型的通用性。

对于基于神经网络的 AutoEncoder 模型来说,则是 encoder 部

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