無監督學習的神經網絡模型
自編碼器是一種無監督學習的神經網絡模型，它由編碼器和解碼器兩個主要部分組成。編碼器的功能是將輸入數據映射到一箇低維度的表示，這個表示被稱爲編碼，通常比原始數據的維度要低得多。解碼器的任務是使用這個編碼來重構原始數據，並嘗試最小化重構誤差。通過這種方式，自編碼器訓練出來的低維度編碼可以代表原始數據的特徵，可以用於數據壓縮、可視化、分類等任務。自編碼器的訓練過程通常採用反向傳播算法，目標是最小化重構誤差。
自編碼器是一種功能強大的神經網絡模型，廣泛應用於圖像處理、語音識別、自然語言處理等領域。除了普通的自編碼器之外，還有一些變種形式，如稀疏自編碼器、卷積自編碼器和變分自編碼器等，它們在不同情況下都有各自的應用。
自編碼器也可以被視爲一種數據壓縮算法，其中壓縮和解壓功能是數據特定的、有損的，並且是從例子中自動學習而不是由人工設計的。在幾乎所有使用術語“自動編碼器”的情況下，壓縮和解壓縮功能都是由神經網絡來實現的。