描述自动编码器的概念.
自动编码器是一种用于无监督学习的神经网络.它旨在学习输入数据的有效表示或编码,通常用于维度降低或数据压缩.自动编码器的基本结构由两个主要组件组成:编码器和解码器.编码器将输入数据采用并将其压缩成一个低维度的表示,称为隐藏空间或隐藏代码.解码器然后将这种压缩表示并尽可能准确地重建原始输入数据.自动编码器通过最小化重建错误 - - 原始输入和重建输出之间的差异来训练.这种网络强迫网络只学习数据的最相关特征,从而实现数据压缩.自动编码器对于实现数据异常,识别输入噪音,识别网络异常,或从网络中学习数据的不同,可以有效地实现数据压缩.