自编码器

贡献者： xzllxls

预备知识　函数（高中），条件概率与事件的独立性（高中），神经网络

　　 自编码器（Autoencoder）是一种将输入数据映射为自身的神经网络模型。从输入和输出端来看，自编码器相当于是把输入数据复制到输出。

　　自编码器一般包含两个部分：一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）.编码器将输入数据映射到一个内隐空间，数学表达式为 $\boldsymbol{h}=f(\boldsymbol{x})$。内隐空间在网络结构中由一个内隐层实现。解码器的作用是数据重构，将内隐空间的特征重新映射回数据，数学表达式为 $\boldsymbol{r}=g(\boldsymbol{h})$.整个自编码器，可以表示为：$g(f(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{x}$.

　　神经网络的自编码器推广了传统编码和解码的思想。传统编码解码是基于确定性函数的，而神经网络中的自编码器则是一种概率性关系。自编码器的目标是学习两个条件概率：编码器 $p_{encoder}(\boldsymbol{h}|\boldsymbol{x})$ 和解码器 $p_{decoder}(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{h})$ [1] .

图 1：自编码器基本结构示意图 [1]

　　自编码器的类型主要有：欠完备自编码器（Undercomplete Autoencoders）、正则自编码器（Regularized Autoencoders）等。其中，正则自编码器包括稀疏自编码器（Sparse Autoencoders）和去躁自编码器（Denoising Autoencoders）。另外，有一类应用较为广泛的自编码器——变分自编码器（Variational Autoencoders）[1]。

　　自编码器也是一种生成模型，可以随机生成与训练集输入数据类似的新的数据。

[1] ^ I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep learning. MIT press, 2016.

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