自編碼器（AutoEncoder

本文講述自編碼器（auto encoder，下文簡稱ae)，將按照以下的思路展開講解，力圖使得初學者能看懂其中要義。目錄如下：

1.ae的基本原理

2.ae的用途

3.基於mnist資料集的ae的簡單python實現

ae，是神經網路模型的一種，是一種全連線網路模型，而且進行無監督學習，下圖是簡單的ae結構。

從上圖可以看出ae模型主要由以下構建組成：

1）編碼器，即為輸入層和第乙個隱層之間的部分，主要進行特徵提取，也稱編碼過程

2）解碼器，隱層到輸出層之間部分，把隱層提取到的特徵重新還原輸出

ae是相對簡單的全連線模型，因為ae模型往往是對稱的，也就是說編碼過程和解碼過程的網路組織是一樣的，舉個簡單的例子：現有一5層的ae模型，若輸入層神經元個數為200個，那麼輸出層神經元個數也是200個，第乙個隱層有100個神經元，那麼輸出層的前一層也有100個神經元。ae模型的訓練過程和全連線網路模型的訓練過程是一樣的。

我們學習一種演算法，要明白演算法的原理精髓，還要知道該演算法的應用場景。ae的主要用途概括主要有兩個： a.特徵提取，去燥，降維，資訊補全； b.為深層網路確定相對合理的網路初始化引數。下面對這兩種用途做詳細介紹。

首先，ae是非常有效的資料降維模型，降維和資訊補全對應了兩種不同的網路架構，不嚴格的講，隱層神經元個數少於輸入層神經元個數，就認為該ae模型可以進行資料降維，ae的降維效果和著名的pca（principal component analysis,主成分分析）降維演算法有過之而無不及，pca只能進行線性特徵降維，而ae的範圍就不僅侷限於此了。隱層神經元個數若大於輸入層神經元個數，這種ae模型是可以進行缺失資訊填補的，至於去燥，現有的denoising autoencoder 模型就能夠對原始資料進行去燥處理。

再次，ae的另乙個主要作用是為深層網路確定相對合理的網路初始化引數，了解深度學習的博友都知道，深層網路由於其網路層次往往較深，如果我們用隨機化引數進行模型的訓練，很多情況下會出現梯度消失或者梯度**這樣的情形，因此，如果能在深層模型訓練之前給每一層的權值賦予相對合理對的權值，就能有效避免梯度消失和梯度**問題。

前面我們介紹了ae的基本原理和應用場景，這裡我們在mnist資料集上用ae進行python實現如下。

importos
importnumpyasnp
importtensorflowastf
fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data
importmatplotlib.pyplotasplt
os.environ['tf_cpp_min_log_level']='2'#
讀取mnist
資料集mnist=input_data.read_data_sets("mnist_data",one_hot=true)
input_num=784
hidden_num=256
learning_rate=0.01
epoch=50
batch_size=550
example_to_show=5
#權重字典
weights=
#偏置字典
biases=
input=tf.placeholder(tf.float32,[none,input_num])
defencode(input):
returntf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(input, weights['encode_weight']),
biases['encode_bias']))
defdecode(input):
returntf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(input,weights['decode_weight']),
biases['decode_bias']))
#定義誤差
output=decode(encode(input))
cost = tf.reduce_mean(tf.pow(input - output, 2))  # 
最小二乘法
optimizer = tf.train.adamoptimizer(learning_rate).minimize(cost)
#訓練模型
withtf.session()assess:
init=tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
total_batch = int(mnist.train.num_examples / batch_size)
print(total_batch)
fortimeinrange(epoch):
forbatchinrange(total_batch):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)  #
獲取需要用到的資料，
y_batch
不會用到
_, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict=)
print("epoch:",(time + 1),"cost=", round(c,6))
encode_decode = sess.run(
output, feed_dict=)
f, a = plt.subplots(2, 5, figsize=(5, 2))
foriinrange(example_to_show):
a[0][i].imshow(np.reshape(mnist.test.images[i], (28, 28)))
a[1][i].imshow(np.reshape(encode_decode[i], (28, 28)))
plt.show()

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參考：

自編碼器（AutoEncoder

自編碼器（AutoEncoder）

DL入門 2 自編碼器 AutoEncoder

AutoEncoder（自編碼器）之風雨調參路

自編碼器（AutoEncoder

自編碼器（AutoEncoder）

DL入門 2 自編碼器 AutoEncoder

AutoEncoder（自編碼器）之風雨調參路

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