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自动编码器简介

自动编码器（Autoencoder）是一种用于学习数据表示的强大工具。它由一个前向传播的神经网络构成，通过编码层将输入压缩成一个低维度的表示形式，再经过解码层将其恢复回原始维度。这种结构使得自动编码器能够捕捉到数据中的潜在特征，并且在某些情况下，它可以作为降维技术使用。

自动编码器的核心思想是通过引入一个瓶颈层（编码器部分），迫使网络从输入中学习重要的特征表示，而解码器则负责将这些特征重新转化为接近原始输入的形式。训练过程中，通过最小化重构损失来优化模型参数，从而使得输出尽可能地逼近原始输入。

根据其结构和用途不同，自动编码器可以分为几种不同的形式：