自编码器（Autoencoder，AE）是一种特殊的神经网络，主要用于数据的压缩和重构。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据压缩成一个低维的潜在空间表示，而解码器则尝试从这个潜在空间表示中重构出原始数据。自编码器的目标是使得重构出的数据尽可能接近原始数据，从而学习到输入数据的有效编码表示。
自编码器的主要用途包括数据降维、特征提取、异常检测和生成模型等。例如，在图像处理中，自编码器可以用于图像压缩和降噪。此外，自编码器还可以用于学习数据的隐含特征，从而在无监督学习中发挥重要作用。
自编码器的训练过程通常通过最小化重构误差来实现，常用的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失。自编码器的结构可以非常灵活，既可以是简单的全连接网络，也可以是复杂的卷积神经网络。
自编码器是一种强大的无监督学习工具，通过学习输入数据的低维表示，实现了数据的压缩与重构，为数据降维、特征提取、异常检测等任务提供了有力支持.
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