简介

自编码器是一种能够通过无监督学习实现对输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码（coding），其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维。更重要的是，自编码器可作为强大的特征检测器（feature detectors），应用于深度神经网络的预训练。此外，自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据，这被称作生成模型（generative model）。比如，可以用人脸图片训练一个自编码器，它可以生成新的图片。

自编码器通过简单地学习将输入复制到输出来工作。这一任务（就是输入训练数据， 再输出训练数据的任务）听起来似乎微不足道，但通过不同方式对神经网络增加约束，可以使这一任务变得极其困难。比如，可以限制内部表示的尺寸（这就实现降维了），或者对训练数据增加噪声并训练自编码器使其能恢复原有。这些限制条件防止自编码器机械地将输入复制到输出，并强制它学习数据的高效表示。在这篇新论文中，TOELT LLC 联合创始人兼首席 AI 科学家 Umberto Michelucci 对自编码器进行了全面、深入的介绍。

 

论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.03898