自动编码器（Autoencoder）是一类无监督学习的特征提取方法，它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分组成。其工作的原理是，首先通过编码器将初始的特征映射到一个潜在的特征空间（通常该空间的维度远小于原始空间），再使用解码器将其重新映射到原始的特征空间当中。编码器和解码器通常使用神经网络结构来实现，在训练模型参数时会定义某种距离函数，来衡量输出数据与预期目标的误差。它主要的应用有数据压缩、数据去噪以及数据生成等等，这里给出一些示例代码以方便学习。
数据压缩
# 引用相关的函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, losses
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
from tensorflow.keras.models import Model# 载入fashion_mnist数据集
(x_train, _), (x_test, _) = fashion_mnist.load_data()# 将数据归一化至[0, 1]区间
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.# 定义一个自动编码器模型以实现数据压缩
# 该模型将数据由784维空间降至64维空间
latent_dim = 64
class Autoencoder(Model):def __init__(self, latent_dim):super(Autoencoder, self).__init__()self.latent_dim = latent_dim self.encoder = tf.keras.Sequential([layers.Flatten(),layers.Dense(latent_dim, activation='relu'),])self.decoder = tf.keras.Sequential([layers.Dense(784, activation='sigmoid'),layers.Reshape((28, 28))])def call(self, x):encoded = self.encoder(x)decoded = self.decoder(encoded)return decodedautoencoder = Autoencoder(latent_dim)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=losses.MeanSquaredError())# 训练自动编码器模型
autoencoder.fit(x_train, x_train,epochs=10,shuffle=True,validation_data=(x_test, x_test))# 测试自动编码器模型
encoded_imgs = autoencoder.encoder(x_test).numpy()
decoded_imgs = autoencoder.decoder(encoded_imgs).n