自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络,通过重构输入来学习特征表达。它包含编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个部分,编码器用来编码输入并得到特征表达,解码器用来重构输入。
自编码器的主要特征是:
- 编码器(Encoder):将输入编码为特征表达,通常是一个隐藏层或多层神经网络。
- 解码器(Decoder):将特征表达解码还原为原始输入,结构通常与编码器相似或相对称。
- 激活函数:编码器和解码器通常使用ReLU等激活函数增加非线性。
- 损失函数:比较编码器输出与原始输入,通常使用均方误差等损失函数。
- 特征表达:编码器产生的中间输出结果,包含输入的高层特征信息。
自编码器的工作流程是:
- 定义自编码器结构,包括编码器、解码器及中间层大小
- 提供训练数据
- 前向传播编码器,得到特征表达
- 前向传播解码器,得到重构输入
- 计算损失函数(重构输入与原始输入的差异)
- 使用反向传播更新网络权重
- 重复3-6步,直到损失函数达到阈值或达到最大迭代次数
自编码器通过重构输入学习获得特征表达,可以用于以下任务:
- 特征学习:学习数据的高阶特征表示。
- 数据压缩:通过获得较低维的特征表达来压缩数据。
- 降噪:编码器可以过滤掉输入中的噪音信息。
- 预训练:用作更大神经网络的初始化权重。
自编码器是一种简单而有效的特征学习模型,理解自编码器有助于我们构建更加强大的特征学习与数据压缩模型。