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编码器结构介绍
阅读：1994 发布时间：2019/5/27
编码器结构介绍
编码器延续了传统自动编码器的结构，并利用这一结构来学习数据生成分布，这让我们可以从潜在空间中随机抽取样本。然后，可以使用*网络对这些随机样本进行解码，以生成*的图像，这些图像与网络所训练的图像具有相似的特征。
收缩编码器与前两个自动编码器的运行过程基本相同，但是在收缩自动编码器中，我们不改变结构，只是在丢失函数中添加一个正则化器。这可以被看作是岭回归的一种神经形式。
与其字义相反的是，稀疏自动编码器具有比输入或输出维度更大的潜在维度。然而，每次网络运行时，只有很小一部分神经元会触发，这意味着网络本质上是“稀疏”的。稀疏自动编码器也是通过一种规则化的形式来减少网络过度拟合的倾向，这一点与去噪自动编码器相似。
有几种其它类型的自动编码器。其中常用的是去噪自动编码器，本教程稍后会和Keras一起进行分析。这些自动编码器在训练前给数据添加一些白噪声，但在训练时会将误差与原始图像进行比较。这就使得网络不会过度拟合图像中出现的任意噪声。稍后，将使用它来清除文档扫描图像中的折痕和暗黑区域。
编码器函数用ϕ表示，该函数将原始数据X映射到潜在空间F中（潜在空间F位于瓶颈处）。*函数用ψ表示，该函数将瓶颈处的潜在空间F映射到输出函数。此处的输出函数与输入函数相同。因此，我们基本上是在一些概括的非线性压缩之后重建原始图像。
自动编码器与主成分分析（PCA）密切相关。事实上，如果自动编码器使用的激活函数在每一层中都是线性的，那么瓶颈处存在的潜在变量（网络中小的层，即代码）将直接对应(PCA/主成分分析)的主要组件。通常，自动编码器中使用的激活函数是非线性的，典型的激活函数是ReLU（整流线性函数）和sigmoid/S函数。