深度学习 Deep Learning 第14章 自编码器
内容概要
本章深入探讨了自编码器（Autoencoders），这是一种用于特征学习和降维的神经网络架构。自编码器通过编码器和解码器两个部分，将输入数据映射到一个内部表示（编码），然后通过解码器重建输入数据。自编码器的设计使其无法完美地复制输入，从而迫使模型学习输入数据的有用特征。本章详细介绍了自编码器的多种变体及其在生成模型和流形学习中的应用。
主要内容
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自编码器的基本结构
- 自编码器由编码器 ( f(x) ) 和解码器 ( g(h) ) 组成，目标是最小化重建误差 ( L(x, g(f(x))) )。
- 自编码器通过限制编码器的输出维度（欠完备自编码器）或引入正则化项（正则化自编码器）来学习有用的特征表示。
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欠完备自编码器
- 欠完备自编码器的编码维度小于输入维度，迫使模型学习输入数据的主要特征。
- 当解码器是线性且损失函数是均方误差时，欠完备自编码器学习到的子空间与PCA相同。
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正则化自编码器
- 稀疏自编码器：通过在损失函数中加入稀疏性惩罚项，迫使模型学习稀疏特征表示。
- 去噪自编码器（DAE）：通过在输入数据中加入噪声，迫使模型学习如何从噪声中重建原始数据，从而捕捉数据的结构。
- 收缩自编码器：通过在损失函数中加入编码器输出的导数惩罚项，迫使模型学习对输入变化不敏感的特征。
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深度自编码器
- 深度自编码器通过多层编码器和解码器提高表示能力，能够学习更复杂的非线性映射。
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随机编码器和解码器
- 自编码器可以扩展为概率模型，其中编码器和解码器输出概率分布 ( p_{\text{encoder}}(h | x) ) 和 ( p_{\text{decoder}}(x | h) )。
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去噪自编码器
- 去噪自编码器通过最小化噪声输入和原始输入之间的重建误差，学习数据分布的结构。
- 去噪自编码器的训练过程涉及生成噪声输入 ( \tilde{x} ) 并重建原始输入 ( x )。
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流形学习与自编码器
- 自编码器通过学习数据的流形结构，能够捕捉数据的主要变化方向。
- 自编码器通过平衡重建误差和正则化项，学习到对输入变化敏感的流形方向。
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收缩自编码器
- 收缩自编码器通过最小化编码器输出的雅可比矩阵的Frobenius范数，迫使模型学习对输入变化不敏感的特征。
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预测稀疏分解（PSD）
- PSD结合了稀疏编码和参数化自编码器，通过参数化编码器预测稀疏编码的输出。
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自编码器的应用
- 自编码器在降维和信息检索任务中表现出色，能够通过学习低维表示提高分类性能。
- 语义哈希通过学习二进制编码，使得数据库检索变得高效。
总结
本章详细介绍了自编码器及其在特征学习和降维中的应用。自编码器通过限制模型的表示能力或引入正则化项，迫使模型学习输入数据的有用特征。这些模型在生成模型和流形学习中展现了强大的能力，不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中取得了广泛的成功。
精彩语录
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中文：自编码器通过限制模型的表示能力，迫使模型学习输入数据的有用特征。
英文原文：Autoencoders constrain the model’s capacity to force it to learn useful features from the input data.
解释：这句话强调了自编码器通过限制模型能力来学习有用特征的核心思想。 -
中文：稀疏自编码器通过稀疏性惩罚项学习稀疏特征表示，适用于标签数据较少的场景。
英文原文：Sparse autoencoders learn sparse feature representations through sparsity penalties, making them suitable for scenarios with limited labeled data.
解释：这句话说明了稀疏自编码器在标签数据较少时的优势。 -
中文：去噪自编码器通过在输入数据中加入噪声，迫使模型学习如何从噪声中重建原始数据。
英文原文：Denoising autoencoders inject noise into the input data to force the model to learn how to reconstruct the original data from noisy inputs.
解释：这句话描述了去噪自编码器如何通过噪声输入学习数据的结构。 -
中文：深度自编码器通过多层编码器和解码器提高表示能力，能够学习更复杂的非线性映射。
英文原文：Deep autoencoders enhance representational power through multiple layers of encoders and decoders, enabling them to learn more complex nonlinear mappings.
解释：这句话强调了深度自编码器在学习复杂非线性映射中的优势。 -
中文：自编码器在降维和信息检索任务中表现出色，能够通过学习低维表示提高分类性能。
英文原文：Autoencoders excel in dimensionality reduction and information retrieval tasks by learning low-dimensional representations that improve classification performance.
解释：这句话总结了自编码器在降维和信息检索中的应用及其优势。
