神经网络自编码器 自编码器是一种通过无监督学习方式获取数据高效表示的人工神经网络。其核心设计目标是通过压缩再重建的过程，学习输入数据的本质特征表示。 自编码器由对称的两部分组成： 编码器：将高维输入数据映射到低维潜在空间表示 解码器：从低维表示重建原始维度数据 训练过程中，自编码器最小化重建数据与原始输入数据之间的差异，常用的损失函数包括均方误差或交叉熵损失。 基础自编码器的主要变体包括： 欠完备自编码器：通过限制潜在空间维度小于输入维度，强制学习数据最显著特征 正则化自编码器：在损失函数中加入正则化项，如稀疏约束，使学习到的表示具有特定属性 去噪自编码器：在输入中加入噪声，训练网络从损坏版本恢复原始数据，提升鲁棒性 自编码器在多个领域有重要应用： 数据降维：相比传统PCA方法，能学习非线性特征变换 特征学习：为下游任务提供预处理的特征表示 异常检测：通过重建误差识别与训练数据分布不同的样本 生成模型：某些变体如变分自编码器能够生成新数据样本 自编码器的优势在于无需标注数据即可学习有效表示，但其性能高度依赖于网络架构设计和正则化策略的选择。