4.3 自编码器 (Autoencoder)

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4.3 自编码器 (Autoencoder) 4.3 自编码器 (Autoencoder) 自编码器是一种无监督学习算法，它试图学习将输入复制到输出。在内部，它有一个隐藏层，描述输入代码，该代码用于重建输出。自编码器由两部分组成：编码器 (Encoder): 将输入压缩成一个潜在空间表示（编码）。解码器 (Decoder): 将潜在空间表示重建为原始输入。自编码器的目标是学习一个函数 h(x) ≈ x，即输出与输入尽可能接近。通过限制隐藏层的维度，自编码器可以学习数据中最显著的特征，从而实现降维、特征提取和数据去噪等功能。 4.3.1 自编码器原理自编码器通过以下步骤工作：编码: 给定输入 x，编码器将其映射到隐藏表示 h: 其中 f 是编码器函数。