text: 自編碼器也稱自動編碼器，是一種人工神經網路，用於學習無標籤資料的有效編碼；屬一種無監督學習。自編碼；因此，通常用於降維。最近，自編碼的概念廣泛地用於資料的生成模型。 自2010年以來，一些先進的人工智慧在深度學習網路中採用了採用堆疊式稀疏自編碼。基本結構.自編碼器有兩個主要部分組成：編碼器用於將輸入編碼，而解碼器使用編碼重構輸入。實現這個功能最簡單的方式就是重複原始訊號。然而，自編碼器通常被迫近似地重構輸入訊號，重構結果僅僅包括原訊號中最相關的部分。自編碼器的思想已經流行了幾十年，其首次應用可以追溯到20世紀80年代。自編碼器最傳統的應用是降維或特徵學習，現在這個概念已經推廣到用於學習資料的生成模型。.21世紀10年代的一些最強大的人工智慧在深度神經網路中採用了自編碼器。最簡單的自編碼器形式是一個前饋的、非迴圈的神經網路，用一層或多層隱藏層連結輸入和輸出。輸出層節點數和輸入層一致。其目的是重構輸入，而不是在給定輸入的情況下預測目標值，所以自編碼器屬於無監督學習。最簡單的自編碼器形式是一個前饋的、非迴圈的神經網路，類似於多層感知器，而不是在給定輸入formula_1的情況下預測目標值formula_2， 所以自編碼器屬於無監督學習。自編碼器由編碼器和解碼器組成，二者可以被分別定義為變換 formula_3 和formula_4 ，使得：formula_5formula_6formula_7在最簡單的情況下，給定一個隱藏層，自編碼器的編碼階段接受輸入formula_8並將其對映到formula_9：formula_10像formula_11通常表示編碼、潛變數或潛在表示。formula_12是一個逐元素的啟用函式：formula_18其中解碼器部分的formula_19 可能與編碼器部分的formula_20無關。自編碼器被訓練來最小化重建誤差，通常被稱為 "損失"：formula_21其中formula_17通常在訓練集上平均。如前所述，和其它前饋神經網路一樣，自編碼器的訓練是透過誤差的反向傳播進行的。當特徵空間formula_23的維度比輸入空間formula_24低時，特徵向量formula_25可以看作時輸入formula_26的壓縮表示，這就是不完備自動編碼仍然可能學習到有用的特徵。在理想情況下，編碼的維度和模型容量可以根據待建模資料分佈的複雜性來設定，採用這種方式的一種途徑是正則化自編碼器。
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