自编码器是一种特殊的神经网络,它主要用于数据压缩和特征学习。它的基本原理是:输入数据首先通过一个编码器,该编码器将输入数据转换为低维的潜在表示(也称为“码”或“嵌入”),然后再通过一个解码器,该解码器将潜在表示转换回原始输入数据的近似版本。
在训练过程中,自编码器的目标是最小化输入数据和重构数据之间的差异。这通常通过最小化某种损失函数来实现,例如均方误差(MSE)或交叉熵损失。通过这种方式,自编码器可以学习到输入数据的有效表示,这些表示捕获了数据的主要特征,同时去除了噪声和不相关信息。
自编码器可以在无监督学习任务中非常有用,因为它们可以从原始输入数据中自动学习有用的特征表示,而无需人工标记的数据。此外,自编码器还可以用于数据压缩,因为它们可以将高维数据压缩为低维潜在表示,这可以减少存储和处理数据所需的空间和时间。