对Autoencoder(自编码器)的理解

通常数据的维度太大,可视化很难,也不利用模型的学习。有时候拿到数据做个PCA或者tSNE,就是把维度缩小到2维(当然也可以3维),便于看数据之间的关系。在机器学习中,Autoencoder也是一种降维的方式, Autoencoder输入层的神经元的数目和输出层的神经元的数目必须,而且要保证输出的结果尽最大可能和输入的结果一致。

图片来自网络

如上图所示,维度由大到小是decode过程,输出的结果可以从中间层经过encode得到,那么中间层保留了输入层的信息(因为输出层的结果从中间层得到),那么中间层的数据结果,就是降维后的结果,可以拿来做其他事情。 网络的复杂程度根据样本数设计。

无监督的聚类,便可以从中间层开始;数据的学习也可以从中间层开始。当输入层是多组学数据时,中间层便是融合后的结果。

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