5.3.3 自动编码器 (Autoencoders)

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5.3.3 自动编码器 (Autoencoders) 5.3.3 自动编码器 (Autoencoders) 在光谱分析领域，数据通常表现出高维度、冗余信息、噪声干扰以及样本标注困难等特点。传统的机器学习方法在处理这类数据时常面临“维度灾难”和特征提取不足的挑战。自动编码器 (Autoencoders, AE) 作为一种无监督或自监督的神经网络模型，为解决这些问题提供了强大的工具。自动编码器是一种旨在学习输入数据的有效编码（即紧凑表示）的模型。其核心思想是通过一个神经网络将输入数据映射到一个低维度的潜在空间（Latent Space），然后再通过另一个神经网络将这个低维表示重构回原始输入空间。整个训练过程的目标是最小化原始输入与重构输出之间的差异。