特征提取之自动编码器

自动编码器（Autoencoder, AE）是一种人工神经网络，主要用于无监督学习，目标是学习输入数据的高效表示（编码）。其核心思想是通过尝试重构（reconstruct）原始输入数据来实现自我学习。

1. 基本结构与原理

自动编码器由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

1. 编码器（Encoder）：将高维度的输入数据𝑋压缩成一个低维度的潜在表示（latent representation，也称编码或隐藏变量）𝑍。这个过程可以看作是特征提取或数据压缩。
2. 瓶颈层（Bottleneck Layer / Latent Space）： 这是网络的中间层，维度通常远小于输入数据的维度。由于空间有限，编码器被迫只保留对重构原始数据最关键的特征。这个压缩后的表示𝑍就是我们提取的特征。
   
3. 解码器（Decoder）：将潜在表示𝑍解压缩或重构回原始输入的维度，得到输出数据𝑋′。
   

训练目标是使重构后的输出𝑋′尽可能接近原始输入𝑋。通过最小化重构误差（reconstruction error，例如均方误差），网络被迫学习数据中最关键、最有代表性的特征，并将这些特征压缩到潜在空间中。

2. 主要用途和应用

自动编码器有多种应用，尤其擅长处理无标签数据：

• 降维：通过获取编码器生成的低维潜在表示，可以将复杂数据投影到更易于分析或可视化的低维空间。
• 特征学习：自动编码器可以从原始数据中自动提取抽象且有用的特征，用于后续的机器学习任务（如分类）。
• 异常检测：由于模型主要学习正常数据的模式，对于异常数据，其重构误差通常会很高。可以通过设定阈值来识别这些异常值。
• 去噪：通过训练去噪自动编码器（Denoising Autoencoder），可以从受损或有噪声的输入数据中恢复原始的干净数据。
• 生成模型：变分自动编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种重要的变体，不仅能压缩数据，还能生成与训练样本相似的新数据。
  

变体

除了基本的自动编码器，还有许多高级变体，例如：

• 稀疏自动编码器（Sparse Autoencoder）：在隐藏层引入稀疏性约束。
• 堆叠自动编码器（Stacked Autoencoder）：将多个自动编码器堆叠起来形成更深层次的网络结构。
• 卷积自动编码器（Convolutional Autoencoder）：使用卷积层处理图像等网格数据。

参考：

1. 机器学习

2.机器学习之决策树