自編碼器，就是一個(gè)程序，目的是讓它的輸出值等于輸入值（trytocopyitsinputtoitsoutput），但是要經(jīng)過函數(shù)變化生成一個(gè)中間值，使這個(gè)中間值不等于輸入值。例如x—y—z，x為輸入值，y為經(jīng)過函數(shù)變換后的一個(gè)中間值，z是y經(jīng)過變換后的一個(gè)輸出值，自編碼器的目的是為了讓z等于x，同時(shí)y不等于x。這樣的一個(gè)變換中，y就承載了x的全部信息，是極其有意義的。具體有怎樣的意義？提高數(shù)據(jù)分類效率！

在深入了解自編碼器實(shí)現(xiàn)原理之前，首先要明白一個(gè)前提，我們利用的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？簡(jiǎn)單來講，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在對(duì)原始信號(hào)逐層地做非線性變換，如下圖所示。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往用于分類，其目的是去逼近從輸入層x到輸出層y的變換函數(shù)，h為多層的隱藏層。因此，我們會(huì)定義一個(gè)目標(biāo)函數(shù)來衡量當(dāng)前的輸出和真實(shí)結(jié)果的差異，利用該函數(shù)去逐步調(diào)整（如梯度下降）系統(tǒng)的參數(shù)，以使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)盡可能去擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。如果有正則約束的話，還同時(shí)要求模型盡量簡(jiǎn)單（防止過擬合）。

自編碼器實(shí)現(xiàn)原理

如果給定一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們假設(shè)其輸出與輸入是相同的，然后訓(xùn)練調(diào)整其參數(shù)，得到每一層中的權(quán)重。自然地，我們就得到了輸入的幾種不同表示（每一層代表一種表示），這些表示就是特征。自動(dòng)編碼器就是一種盡可能復(fù)現(xiàn)輸入信號(hào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了實(shí)現(xiàn)這種復(fù)現(xiàn)，自動(dòng)編碼器就必須捕捉可以代表輸入數(shù)據(jù)的最重要的因素，找到可以代表原信息的主要成分。

1）給定無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，用無監(jiān)督學(xué)習(xí)去學(xué)習(xí)特征：

如上圖，我們將input輸入一個(gè)encoder編碼器，就會(huì)得到一個(gè)code，這個(gè)code也就是輸入的一個(gè)表示，那么我們?cè)趺粗肋@個(gè)code表示的就是input呢？我們加一個(gè)decoder解碼器，這時(shí)候decoder就會(huì)輸出一個(gè)信息，那么如果輸出的這個(gè)信息和一開始的輸入信號(hào)input是很像的（理想情況下就是一樣的），那很明顯，我們就有理由相信這個(gè)code是可靠的。所以，我們就通過調(diào)整encoder和decoder的參數(shù)，使得輸出和輸入之間的誤差（重構(gòu)誤差）最小，這時(shí)候我們就得到了輸入input信號(hào)的第一個(gè)表示，就是編碼code了。而此時(shí)，輸出的解碼器就已經(jīng)不重要了，因?yàn)閏ode已經(jīng)表示了input的所有信息，即code已經(jīng)代表了input。

2）通過編碼器產(chǎn)生特征，然后訓(xùn)練下一層。這樣逐層訓(xùn)練：

然后第二層的訓(xùn)練就以第一層的code作為第二層的input，然后同樣使其輸出等于輸入，獲得code2表示code，第三層code3表示code2……直至多層。我們通常所說的深度學(xué)習(xí)之中，深度一詞就源于此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層，層數(shù)越多，學(xué)習(xí)深度也就越深。

3）有監(jiān)督微調(diào)：

經(jīng)過上面的方法，我們就可以得到很多層了。至于需要多少層（或者深度需要多少，這個(gè)目前本身就沒有一個(gè)科學(xué)的評(píng)價(jià)方法）需要自己試驗(yàn)調(diào)了。每一層都會(huì)得到原始輸入的不同的表達(dá)。當(dāng)然了，我們覺得它是越抽象越好了，就像人的視覺系統(tǒng)一樣。

到這里，這個(gè)自編碼器還不能用來分類數(shù)據(jù)，因?yàn)樗€沒有學(xué)習(xí)如何去連結(jié)一個(gè)輸入和一個(gè)類。它只是學(xué)會(huì)了如何去重構(gòu)或者復(fù)現(xiàn)它的輸入而已?；蛘哒f，它只是學(xué)習(xí)獲得了一個(gè)可以良好代表輸入的特征，這個(gè)特征可以最大程度上代表原輸入信號(hào)。那么，為了實(shí)現(xiàn)分類，我們就可以在自編碼器的最頂?shù)木幋a層添加一個(gè)分類器（例如邏輯回歸、SVM等），然后通過標(biāo)準(zhǔn)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督訓(xùn)練方法（梯度下降法）去訓(xùn)練。

也就是說，這時(shí)候，我們需要將最后層的特征code輸入到最后的分類器，通過有標(biāo)簽樣本，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行微調(diào)，這也分兩種，一個(gè)是只調(diào)整分類器（黑色部分）：

另一種：通過有標(biāo)簽樣本，微調(diào)整個(gè)系統(tǒng)：（如果有足夠多的數(shù)據(jù)，這個(gè)是最好的。即端對(duì)端學(xué)習(xí)）

一旦最后的監(jiān)督訓(xùn)練完成，這個(gè)系統(tǒng)就可以用來分類了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最頂層可以作為一個(gè)線性分類器，然后我們加上自編碼器，做成性能更優(yōu)的分類器去取代它。