自编码器（Autoencoders）是一种神经网络结构，它通过学习数据的高效表示来对数据进行编码和解码。这种结构在无监督学习领域中有着广泛的应用，特别是在特征提取和降维方面。
自编码器的基本原理
自编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入数据压缩成一个低维的表示，解码器则负责将这个低维表示恢复成原始数据。
编码器
编码器通常是一个全连接神经网络，它的输入是原始数据，输出是数据的低维表示。
解码器
解码器也是一个全连接神经网络，它的输入是编码器的输出，输出是恢复的原始数据。
自编码器的应用
自编码器在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 特征提取：自编码器可以学习到数据的有效特征表示，这些特征可以用于后续的分类、回归等任务。
- 降维：自编码器可以将高维数据压缩到低维空间，从而减少数据的存储空间和计算复杂度。
- 异常检测：自编码器可以检测数据中的异常值，因为异常值在编码器学习到的特征空间中往往与正常数据有很大的差异。
扩展阅读
如果您想了解更多关于自编码器的信息，可以阅读以下文章：
自编码器结构图