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自编码器的定义与原理
自编码器简介
Encoder：将图片编码并压缩成向量
Decoder：由压缩的向量重建图片
编码器：输入图片生成向量
生成器：输入向量生成图片
自编码器是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，目标是使用稀疏的高阶特征重新组合来重构自己。
自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。
在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。
自编码器的特点：
- 自动编码器是数据相关的，这意味着自动编码器只能压缩那些与训练数据类似的数据。
- 自动编码器是有损的，与无损压缩算法不同。
- 自动编码器是从数据样本中自动学习
; 自编码器的设计
主要内容：
- 搭建编码器
- 搭建解码器
- 设定损失函数
自编码的网络架构如图所示
自编码器的应用
- 数据去噪
- 降维
- 图像生成
图像生成时输入的向量不能是一个随机的向量，必须是经过Encode得到的一个向量，如果给一个随机的向量，则生出的图片是杂乱的图像。
问题：能够给生成器随机的向量，可以得到一些随机的图片呢？
回答：变分自编码器
; 变分自编码器（VAE）
变分编码器可以随机生成隐含变量
提高网络的泛化能力，比普通的自动编码器要好
缺点就是生成的图片会有点模糊
生成器：随机的正态分布的变量可生成较好的图片
损失函数构造考虑问题：
- 输入输出图像要尽可能的相似
- 中间生成的向量要尽可能服从正态分布
Original: https://blog.csdn.net/u010746566/article/details/125919880
Author: imjackjia
Title: 自编码器概念
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