Keras深度学习实战——自编码器详解

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Keras深度学习实战——自编码器详解

简介

自编码器 (AutoEncoder) 是一种无监督学习算法，它通过学习输入数据的潜在表示来实现数据降维和特征提取。自编码器由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到低维潜变量空间，解码器则将潜变量重建为输出数据。

原理详解

自编码器的训练目标是使重建后的输出数据尽可能接近原始输入数据。为此，自编码器使用均方差 (MSE) 或交叉熵 (CE) 等损失函数来衡量重建误差。

应用场景解释

自编码器可以应用于以下场景：

• 数据降维: 自编码器可以通过学习数据的潜在表示来降低数据的维度，从而减少数据存储和传输的成本。
• 特征提取: 自编码器可以提取出数据的关键特征，用于后续的机器学习任务，例如分类、聚类等。
• 异常检测: 自编码器可以检测输入数据中的异常，例如欺诈检测、故障诊断等。<