自编码器（Autoencoder, AE）是一种无监督学习算法，它利用神经网络来学习数据的高效表示（即编码）。自编码器的目标是能够通过输入数据学习到一个压缩的、分布式的表示，然后通过这种表示重构出原始数据。自编码器主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器（Encoder）

编码器的作用是将输入数据转换为一个内部表示，这个表示通常是一个低维空间中的点。这个过程可以被看作是对数据的压缩，其中编码器试图保留输入数据中的重要信息，同时去除噪声或不重要的细节。

解码器（Decoder）

解码器的作用是将内部表示转换回原始数据空间，尽可能地重构出原始输入数据。通过这个过程，解码器学习了如何从压缩的表示中恢复出数据的重要特征。

训练自编码器

自编码器的训练过程是通过最小化重构误差来完成的，即通过优化算法调整网络参数，使得输入数据经过编码器和解码器后重构出的数据与原始输入尽可能相似。重构误差常用的度量方法包括均方误差（MSE）和交叉熵损失等。

自编码器的应用

自编码器可以应用于多种任务，包括：

• 数据压缩：自编码器可以学习到数据的紧凑表示，用于数据压缩。不过，与传统的压缩算法相比，自编码器学到的压缩方案是数据特定的，即它只对训练时使用的数据有效。
• 降维：自编码器可以用于降维，特别是非线性降维。通过查看编码器的输出，可以探索数据在低维空间中的结构。
• 去噪：去噪自编